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Enregistrement W4399370464 · doi:10.31219/osf.io/a78ps

Warm winters enhance wellbeing: Insights into Global Warming’s Human Impact from Survey Data on Weather Satisfaction: Multivariate Estimates, USA 2016-2021, N=10,000+

2024· preprint· en· W4399370464 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan Kelley

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultivariate statisticsGlobal warmingClimatologyEnvironmental scienceClimate changeSurvey data collectionMultivariate analysisGeographyMeteorologyStatisticsMathematicsEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the scientific analysis of the causes of climate change is based on a vast body of mostly rigorous, peer-reviewed research (NCAS 2023), the evaluation of the human consequences is not. Strangely, little systematic empirical evidence has been gathered or presented on how humans actually evaluate their climates and hence on their likely subjective experience of global warming. Instead, people’s reactions are more often assumed than measured. The literature, as well as the public debate, is rife with empirically poorly-grounded assertions, often plausible but rarely based on rigorous empirical measurement and peer-reviewed research. To help ameliorate this deficit, this paper takes the approach of “reading history sideways”: Comparing individual subjective wellbeing across a wide range of temperatures (net of many potentially confounding variables). Cross-sectional survey data using explicit questions about satisfaction with winter weather and satisfaction with summer weather across the entire US provide the key outcomes. Multivariate analysis of US national surveys combined with standard NOAA data on actual month-by-month temperatures at each location over many years reveal the climate effects from which we can project global warming's effects. The results show that the impact of temperature is real but small. The changes to be expected from the widely discussed 1.5° to 2° Celsius of global warming are both familiar and small, equivalent to moving from Massachusetts to New Jersey, or Virginia to North Carolina, or Arizona to Florida, or, more generally, 180 miles south. All else equal, this amount of warming is projected to increase Americans' satisfaction with winter weather, especially in the north, but somewhat to decrease satisfaction with summer in both north and south. On balance, most Americans would benefit from 4 to 6 degrees Fahrenheit of global warming, with gains from warming in the winter outweighing losses from warming in the summer. Provided that the connection between temperature and wellbeing that we find for the US holds in other countries, too, our results suggest that that for most people in Canada, Northern Europe, Russia, and other cold nations, global warming in the range anticipated over the next century will enhance well being. For people living in the equatorial zones, by contrast, global warming will reduce subjective wellbeing. Note that these results apply only to the temperature dimension of climate change, the subjective impacts of other aspects have yet to be investigated.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,304 · 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
Publié2024
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