Indoor overheating: A review of vulnerabilities, causes, and strategies to prevent adverse human health outcomes during extreme heat events
Notice bibliographique
Résumé
The likelihood of exposure to overheated indoor environments is increasing as climate change is exacerbating the frequency and severity of hot weather and extreme heat events (EHE). Consequently, vulnerable populations will face serious health risks from indoor overheating. While the relationship between EHE and human health has been assessed in relation to outdoor temperature, indoor temperature patterns can vary markedly from those measured outside. This is because the built environment and building characteristics can act as an important modifier of indoor temperatures. In this narrative review, we examine the physiological and behavioral determinants that influence a person's susceptibility to indoor overheating. Further, we explore how the built environment, neighborhood-level factors, and building characteristics can impact exposure to excess heat and we overview how strategies to mitigate building overheating can help reduce heat-related mortality in heat-vulnerable occupants. Finally, we discuss the effectiveness of commonly recommended personal cooling strategies that aim to mitigate dangerous increases in physiological strain during exposure to high indoor temperatures during hot weather or an EHE. As global temperatures continue to rise, the need for a research agenda specifically directed at reducing the likelihood and impact of indoor overheating on human health is paramount. This includes conducting EHE simulation studies to support the development of consensus-based heat mitigation solutions and public health messaging that provides equitable protection to heat-vulnerable people exposed to high indoor temperatures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».