Living with Schizophrenia in a Changing Climate: Housing, Indoor Environmental Quality, and Health Risks
Notice bibliographique
Résumé
The increasing frequency and intensity of heat waves is negatively impacting the health of individuals globally. Yet, there is a disparity in who heat harms. People with schizophrenia have died at disproportionately high rates in recent extreme heat events (EHE) in North America. This study will present the framing and approach to improved knowledge of how heat harms those with schizophrenia. We build on recent work that qualitatively explored the EHE experiences of individuals diagnosed with schizophrenia in British Columbia (BC), Canada, through which we found that this troubling trend reflects not only the physiological vulnerabilities associated with schizophrenia but also the systemic inequities in housing, social support, and access to care that compound their risk. To supplement these invaluable qualitative accounts, we aim to better understand heat experiences of individuals diagnosed with schizophrenia by considering the intersection of indoor environmental quality (IEQ), physical and mental health data (cognition, mood), and the housing security conditions that affect thermal comfort and safety. Together with clinicians, geographers and community partners, our interdisciplinary study that will a) monitor Indoor Environmental Quality (IEQ) - using environmental sensors to monitor indoor temperature, humidity, and air quality over two summer seasons, assessing how these factors contribute to heat stress and overall well-being; b) assess Health and Mood Impacts via biannual questionnaires, health data from wearable fitness trackers, and cognition and mood assessments to explore how extreme and chronic heat, combined with poor air quality, influence the physical and mental health of people with schizophrenia; and d) amplify participant voices through Photovoice, where participants will document their experiences of extreme heat and poor air quality through photography and personal narratives. This humanizes the impacts of climate change on vulnerable populations and provides rich, qualitative insights into the ways structural inequities shape vulnerability to environmental hazards.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».