Temperature-related mortality impacts under and beyond Paris Agreement climate change scenarios
Notice bibliographique
Résumé
The Paris Agreement binds all nations to undertake ambitious efforts to combat climate change, with the commitment to "hold warming well below 2 °C in global mean temperature (GMT), relative to pre-industrial levels, and to pursue efforts to limit warming to 1.5 °C". The 1.5 °C limit constitutes an ambitious goal for which greater evidence on its benefits for health would help guide policy and potentially increase the motivation for action. Here we contribute to this gap with an assessment on the potential health benefits, in terms of reductions in temperature-related mortality, derived from the compliance to the agreed temperature targets, compared to more extreme warming scenarios. We performed a multi-region analysis in 451 locations in 23 countries with different climate zones, and evaluated changes in heat and cold-related mortality under scenarios consistent with the Paris Agreement targets (1.5 and 2 °C) and more extreme GMT increases (3 and 4 °C), and under the assumption of no changes in demographic distribution and vulnerability. Our results suggest that limiting warming below 2 °C could prevent large increases in temperature-related mortality in most regions worldwide. The comparison between 1.5 and 2 °C is more complex and characterized by higher uncertainty, with geographical differences that indicate potential benefits limited to areas located in warmer climates, where direct climate change impacts will be more discernible.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».