Non-optimum temperatures led to labour productivity burden by causing premature deaths: A multi-country study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-optimum temperatures are associated with a considerable mortality burden. However, there is a lack of evaluation of labour productivity losses related to premature deaths due to non-optimum temperatures. This study aimed to quantify the labour productivity burden associated with premature deaths related to non-optimum temperatures and explore the potential socio-economic vulnerabilities. METHODS: Daily all-cause mortality data were collected from 1,066 locations in 7 countries (Australia, Brazil, Canada, Chile, New Zealand, South Korea, and Thailand). Productivity-Adjusted Life-Year (PALY) loss due to each premature death was calculated to measure the labour productivity loss, by multiplying the years of working life lost by the proportion of the equivalent full-time (EFT) workers. A two-stage times series design and the generalized linear regression model with a quasi-Poisson family were applied to assess the association between non-optimum temperatures and the PALY loss due to premature deaths. RESULTS: We observed a U-shaped relationship between temperature and PALY lost due to premature mortality. We estimated that 2.51% (95% eCI: 2.05%, 2.92%) of PALY losses could be attributed to non-optimal temperatures, with cold-related deaths contributing 1.26% (95% eCI: 0.94%, 1.54%) and heat-related deaths contributing 1.25% (95% eCI: 0.96%, 1.51%). Cold temperature contributed to the most PALYs lost in those aged 45-54 and 55-64, while heat-related losses predominated among the 15-44 age group. We also observed that the fractions of PALY lost attributed to extreme heat were positively associated with the relative deprivation index, while negatively associated with GDP per capita. CONCLUSION: This multi-country study highlights that non-optimum temperatures led to a considerable labour productivity loss and socioeconomically disadvantaged communities experience greater losses.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».