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Enregistrement W4394868647

Heat-Related Vulnerability in the Context of Climate Change

2015· preprint· fr· W4394868647 sur OpenAlexaboutno aff
Tarik Benmarhnia

Notice bibliographique

RevueMunich Personal RePEc Archive (Ludwig Maximilian University of Munich) · 2015
Typepreprint
Languefr
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)Climate changeContext (archaeology)ClimatologyEnvironmental resource managementGeographyPolitical scienceEnvironmental scienceComputer scienceComputer securityGeologyOceanographyArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les changements climatiques constituent l’un des enjeux les plus importants en santé publique du XXIème siècle. En effet, une hausse des températures provoquera une hausse de la mortalité attribuable à la chaleur. En outre, certaines populations et territoires sont particulièrement vulnérables aux effets de la chaleur. Il est donc nécessaire de les identifier clairement ainsi que les impacts futurs pour orienter avec équité les politiques publiques aujourd’hui et à l’avenir. L’objectif de cette thèse est de documenter les facteurs de vulnérabilité à la chaleur dans le présent et les éléments permettant leur prise en compte pour l’avenir dans le contexte des changements climatiques. Quatre étapes ont été menées pour répondre à cet objectif : a) Mener une revue systématique et une méta-Analyse des facteurs de vulnérabilité face aux risques de mortalité en lien avec la chaleur ; b) Analyser si l’exposition chronique à la pollution atmosphérique modifie la relation entre la chaleur et la mortalité dans un contexte urbain (Paris) et explorer la double interaction avec la défaveur sociale ; c) Développer une méthode de quantification des impacts liés à la chaleur en lien avec les changements climatiques en intégrant une grande diversité de simulations climatiques ; d) Estimer les inégalités d’années de vies perdues attribuables à la chaleur et leurs projections futures dans deux contextes distincts (Montréal et Paris) et comparer ces inégalités. Cette thèse a permis de mettre en évidence sur la base de la littérature épidémiologique les groupes de population qui sont les plus vulnérables face aux effets de la chaleur et de montrer qu’il y a plusieurs divergences par rapport aux recommandations émises par les institutions de santé publique vis-À-Vis de l’identification de populations vulnérables. Cette thèse a permis également d’identifier l’exposition chronique à la pollution atmosphérique comme nouveau facteur de vulnérabilité à la chaleur et que cette vulnérabilité était encore plus prononcée lorsqu’il s’agissait de populations défavorisées socialement. Puis, une méthode permettant de quantifier l’impact des changements climatiques sur les décès attribuables à la chaleur et ses sources d’incertitudes a été développée, et a permis de mettre en évidence que la probabilité que les changements climatiques conduisent à une augmentation de la mortalité en lien avec la chaleur est très forte. Cette méthode a ensuite été utilisée pour estimer que l’augmentation de la température conduira à une augmentation des inégalités sociales d’années de vie perdues à la fois à Montréal et à Paris, l’effet des changements climatiques sur l’accroissement de ces inégalités étant plus fort à Montréal qu’à Paris. Cette thèse, en se basant sur diverses méthodes épidémiologiques, a permis dans l’ensemble de clarifier quelles populations étaient particulièrement à risque face aux effets de la chaleur et de questionner les recommandations émises par les organismes tels que l’OMS. Elle a également permis de montrer l’effet des changements climatiques sur l’évolution de vulnérabilités face à la chaleur pour inciter dès aujourd’hui la mise en place de politiques publiques équitables et limiter l’impact des changements climatiques sur l’accroissement des inégalités de santé.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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