Spatial distribution of heat vulnerability in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The frequency, intensity and duration of heatwaves are expected to increase in Toronto, Canada due to both climate change and the urban heat island effect. This poses a greater health risk to those who are most vulnerable to heat among a population of almost three million residents. Therefore, designing and implementing appropriate heat management measures requires information about how heat vulnerability is distributed across the city. To fill the knowledge gap, two distinct methods are examined in this study to quantitatively measure the spatial distribution of heat vulnerability in Toronto. Both heat vulnerability indices (HVIs) consist of three dimensions, exposure, sensitivity and adaptive capacity, that are aggregated from remotely sensed land surface temperature measurements and socio-economic census data. The first method uses principal component analysis to derive an HVI, while the second, simpler method assigns equal weight to each input variable to derive an HVI. The HVIs display a similar U-shaped pattern of high heat vulnerability across Toronto, with low heat vulnerability areas primarily located along the Lake Ontario shoreline and throughout the fluvial ravine system. Further cluster analysis reinforces this spatial pattern. Notably, this study highlights that low-income tower block communities are significantly more vulnerable to heat than the city average. The qualitative consistency between the two HVI methods allows for ease of adoption of the simpler, equal-weight method for future use by the city. Integration of HVI updates into municipal operations can allow city planners and managers to monitor and visualize heat vulnerability consistently over time, develop decision-support tools for heat emergency preparedness and response and assess the effectiveness of heat adaptation strategies.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».