Where Heat Doesn't Come in Waves: A Framework for Understanding and Managing Chronic Heat
Notice bibliographique
Résumé
Research on heat and its risks has focused on heat waves as an increasing emergency under climate change, but this emphasis has obscured the chronic-not just acute and episodicexposure of millions of people globally to increasingly dangerous levels of heat. In many regions, predominantly in the global tropics, heat index exceeds a level of extreme caution according to the U.S. National Weather Service (90°F, 32.2°C) for more than an entire season and in some cases for much of the year. We propose chronic heat as an alternative framing for heat-related hazards in these regions and demonstrate how its risks differ and are incompletely captured by current heat-health research practices. Chronic heat poses unique risks compared to acute heat because the intersection of enduring societal-and individual-level factors leads to substantially divergent cumulative exposures over seasonal timeframes and associated health outcomes, quality-of-life impacts, and tradeoffs. These multiple interacting factors are difficult to tease out and attribute with traditional heat-health research practices, and therefore understanding of the impacts of chronic heat has remained poor. Further, managing chronic heat requires use of social services, programs, and partners not previously engaged in the context of heat, going beyond heat response as emergency management. Our chronic heat framework identifies a shift needed in heat research and practice to understand and address chronic and cumulative heat exposures increasingly experienced worldwide under intensifying climate change.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,023 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».