Projected risk and vulnerability to heat waves for Montreal, Quebec, using Gaussian processes
Notice bibliographique
Résumé
Urban areas face increasing climate risks and are at the forefront of adaptation challenges. Despite the growing number of cities that are developing adaptation plans, they often fail to implement, monitor, and evaluate them. This article addresses this issue by modelling a comprehensive risk assessment that includes vulnerability using Gaussian processes. Mortality during heat waves for the City of Montreal, Quebec, is used as a case study. The vulnerability model includes sensitivity components (age and socioeconomic variables) and an adaptive capacity component (a suitable level of vegetation to decrease the urban heat island effect). Various aging and climate scenarios (SSP1-2.6, SSP2-4.5 and SSP5-8.5) are used for projections up to year 2100. SHAP values are used to show features contributions to the model. As the climate warms, Montreal will face increasing summer mortality. The city should therefore increase its vegetation cover in vulnerable neighbourhoods. Despite inherent limitations to the complexity of risk modelling, this approach facilitates the implementation of adaptation solutions and their monitoring. Greater effort should be made in the future to improve comprehensive risk modelling and more research is required to validate which framework is best in closing the gap between science and political decisions. • Mortality during heat waves in Montreal is used as a case study. • Projections for various aging and climate scenarios are included. • Gaussian processes are used to model risk and vulnerability. • SHAP values are used to show features contributions to the model. • This modelling framework fills various gaps in the literature.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».