Elderly care facility location in the face of the climate crisis: A case study in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The climate crisis poses a dual threat to the environment and human health, with older adults being particularly vulnerable. This study aims to establish a network of elderly care facilities designed to respond to climate-induced disasters—an essential element in creating resilient cities that address the challenges of elderly care within the context of the climate crisis. First, we formulate an equation grounded in expert opinions to estimate demand in each region based on factors such as the elderly population, average age, frailty, and proximity to healthcare service nodes. We then introduce an Integrated Coverage and Distance Facility Location problem (ICDFL), a novel approach tailored to address the unique needs of seniors during disasters while considering governmental budget constraints. The ICDFL, therefore, simultaneously pursues two key objectives: (i) maximizing coverage while respecting a maximum allowable coverage radius, and (ii) minimizing overall travel distance. The first objective ensures the resilience of elderly health, guiding healthcare policymakers, while the second considers transportation and service costs faced by government agencies. To address dual-objective optimization, we utilize the epsilon-constrained optimization technique, which enables precise management of both coverage and distance goals through an iterative problem-solving approach. We apply the proposed model to a real-world case study in southern Ontario, Canada, to validate its effectiveness. This is an important aspect of the study, as Canada’s warming trend is happening twice as fast as the rest of the world and its elderly population is expanding at an alarming rate. The results of our model provide guidance to policy makers and healthcare planners in improving emergency preparedness, thus creating a sustainable community for our growing elderly population and improving the well-being of older people during climate-induced disasters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».