Cumulative and relativistic temperature metrics for public heat alerts: A new approach proposed for greater Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Many heat alert systems rely on fixed absolute temperature thresholds that may not fully characterize risk. Furthermore, absolute temperatures can vary widely across some urban areas, leading to the same absolute thresholds being associated with different risks. The impending modernization of meteorological services in Canada provides an opportunity to address these challenges with heat alerts in greater Vancouver, British Columbia (BC). Objectives (1) To evaluate a cumulative heat alert indicator based on the sum of high temperatures over two consecutive days and the intervening overnight low (High + Low + High, or H+L+H) using mortality and heat-related morbidity data. (2) To compare the performance of absolute and relativistic H+L+H thresholds for generating heat alerts, including consideration of susceptible populations. Methods Time-series analyses were used to examine the relationships between all-cause mortality (2008-2024), heat-related emergency department (ED) visits (2014-2023), and H+L+H temperature observations from three weather stations across greater Vancouver. For each station, the outcomes were modelled using absolute and relativistic H+L+H thresholds, including analyses stratified by age, sex, socioeconomic status, and chronic health conditions. Results The relativistic H+L+H indicator was associated with significant risk of morbidity and mortality, with similar exposure-response functions for all three weather stations. In contrast, absolute thresholds showed considerable heterogeneity. The relativistic metric also showed different risk functions for some susceptible groups, including those with schizophrenia, Parkinson’s disease, and receiving income assistance. Conclusion The relativistic H+L+H temperature metric integrates cumulative multi-day exposure and addresses the challenge of intra-urban variability in absolute temperatures. This approach provides a more flexible alternative to heat alerts based on absolute temperatures, and highlights differences in risk among susceptible populations.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».