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Enregistrement W4406816900 · doi:10.1007/s00484-025-02852-4

Extreme heat risk and the potential implications for the scheduling of football matches at the 2026 FIFA World Cup

2025· article· en· W4406816900 sur OpenAlexaff
Donal Mullan, Iestyn Barr, Neil Brannigan, Nuala Flood, Oliver R. Gibson, Catherine Hambly, Alan Kennedy-Asser, Aimée C. Kielt, Tom Matthews, Madeleine Orr

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biometeorology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWet-bulb globe temperatureMeteorologyClimate changeClimatologyExtreme heatFootballEnvironmental scienceExtreme weatherHeat stressHeat indexGlobal warmingGeographyAir temperatureAtmospheric sciencesOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is making extreme heat events more frequent and intense. This negatively impacts many aspects of society, including organised sport. As the world's most watched sporting event, the FIFA World Cup commands particular attention around the threat of extreme heat. The 2022 tournament in Qatar was moved from summer to winter in response to this threat, and now attention turns to the 2026 tournament in North America with extreme heat risk across many of the 16 host locations. We examine this risk by modelling wet bulb globe temperature (WBGT) - a widely used measure of heat stress - for the host locations using hourly meteorological data for the period 2003-2022. Our results show that 14 out of 16 host locations exceed WBGTs of 28 °C, with four (nine) exceeding this threshold more than half the time during afternoons across the mean (hottest year) of the 20 year record. This threshold is important as the level beyond which some football governing bodies recommend match delay or postponement. A climatically sound argument is therefore presented to reschedule kick-off times outside the hottest afternoon hours for the host locations with highest heat risk at which no indoor air conditioned environment exists - primarily Miami and Monterrey, but also Philadelphia, Kansas City, Boston and New York. This study highlights the need to carefully assess heat risk ahead of major sporting events to help inform any potential interventions needed in the scheduling of matches and competitions in a warming climate.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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