Striving for Rural Heat Resilience: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extreme heat, an increasing cause of weather-related deaths worldwide, poses escalating risks to both urban and rural communities. While urban heat and its impacts have received scholarly and practitioner attention for decades, rural heat has tended to be overlooked. To address this, we conducted a systematic literature review using Scopus, yielding 52 articles specifically addressing extreme heat in rural communities in the United States, Canada, and Australia. This review synthesizes the impacts of extreme heat on rural communities and current efforts and challenges in addressing rural heat risks. Among 52 articles, about three-quarters focus on the impact of extreme heat on public health across diverse groups. Key findings include the following: 1) outdoor workers (e.g., farmers) face particularly high risks due to prolonged exposure to heat; 2) the elderly, Indigenous people, and visitors in rural regions are also vulnerable to extreme heat; 3) rural heat risks are often shaped by the intersectional vulnerabilities of rural communities and governance gaps, such as inadequate or missing regulations to protect workers; and 4) compared to urban heat governance, rural heat governance remains underdeveloped in many areas, highly fragmented, and inconsistent across regions, which leaves vulnerable populations more exposed. We use a heat mitigation (e.g., home weatherization), management (e.g., occupational heat safety standards), and heat governance (i.e., policies and actions taken by governments, institutions, and communities) framework to identify gaps in current approach and discuss future research direction toward an integrated and robust approach to increase rural heat resilience. Significance Statement As climate change brings more frequent extreme heat events, rural communities in countries like the United States, Canada, and Australia face growing risks but often receive less attention than cities. This literature review explores how extreme heat impacts rural areas, which can be more vulnerable due to limited resources, aging populations and infrastructures, and outdoor-based economies like farming. By examining interdisciplinary studies, the review identifies key challenges, local responses, and opportunities for more effective policy. It emphasizes the need to understand how rural settings may differ not only from dense urban areas but also from one another and to ensure rural areas are included in heat resilience efforts, whether by building on their own initiatives or improving access to tailored, place-based governance tools.
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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 | 0,014 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».