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Enregistrement W4408032887 · doi:10.1186/s40621-025-00564-2

The influence of heatwaves on traffic safety in five cities across Québec with different thermal landscapes

2025· article· en· W4408032887 sur OpenAlexaffabout
José Ignacio Nazif‐Muñoz, Vahid Najafi Moghaddam Gilani, Juwel Rana, Ernani F. Choma, John D. Spengler, José Guillermo Cedeño Laurent

Notice bibliographique

RevueInjury Epidemiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPercentileEnvironmental sciencePoison controlUrban heat islandGeographyMeteorologyClimatologyAtmospheric sciencesMedicineStatisticsMathematicsEnvironmental healthGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study assesses the impact of heatwaves on road safety in five Québec cities (Montréal, Québec City, Laval, Longueuil, and Sherbrooke) from June to September 2015-2022. Using Urban Heat Island (UHI), 90th and 95th percentile thresholds for heatwaves, we analyze their effects on collisions, traffic injuries, and killed and seriously injured (KSI) cases. METHODS: Traffic data were analyzed across two heatwave definitions, utilizing a time-stratified case-crossover design. UHI was approximated using the annual maximum of mean warm-season land surface temperatures (LST) derived from Landsat 8 (30 m resolution) over three consecutive years, identifying areas that stay hotter during the day and radiate excess heat at night. Heatwaves were defined as periods of at least two consecutive days with mean temperatures exceeding the historical 90th or 95th percentile of mean temperatures. Negative Binomial regression models were used to examine associations between UHI, heatwave events and traffic incidents. Models controlled for time varying variables such as rainfall, seasonality, and COVID-19 impacts. RESULTS: Heatwaves, particularly at the 95th percentile threshold, significantly increased traffic incidents in Montréal and Longueuil. In Sherbrooke, the 90th percentile threshold showed significant effects on collisions and injuries, while Québec City and Laval exhibit no significant associations. UHIs show a modest overall increase in collisions (IRR: 1.07) but limited effects on traffic injuries and KSI. Differences across cities highlight Montréal's higher IRR for collisions under heatwaves and lower IRR for KSI compared to Québec and Longueuil respectively. DISCUSSION AND CONCLUSION: The results indicate that cities like Montréal and Longueuil, with slightly stronger UHI and higher susceptibility to heatwaves, face increased road safety risks. However, UHI levels in Montréal were not significantly different from those in other cities, and heatwaves at the 95th percentile showed variability across regions. These findings highlight the need for targeted climate-adaptive strategies, such as green spaces and heat-reflective materials, to mitigate risks. Integrating climate resilience into urban planning remains critical as extreme weather events grow more frequent.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,977

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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