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Enregistrement W6992928057

A multi-index investigation of the spatiotemporal relationships between heat and EMS calls during the 2015 pan american games in Toronto, Canada

2017· dissertation· en· W6992928057 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueThinkTech (Texas Tech University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat stressProxy (statistics)Human healthGlobeExtreme heatHeat waveHeat illnessMetric (unit)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weather has a profound effect on human health and well-being, with extreme heat being one of the greatest causes of human morbidity, specifically at large gatherings such as sporting events. Various univariate, bivariate, and multivariate heat stress metrics are used to identify episodes of oppressive weather that are detrimental to human health. In an attempt to better understand weather variations in the Greater Toronto Area (GTA), Environment Canada deployed a mesonet system of 53 weather stations during the summer of 2015 during which the Pan American Games were held and where thousands of tourists and athletes visited Toronto. This research combines the mesonet data with pin-pointed EMS ambulance response data, which allows for a unique and detailed exploration of the effects of heat on human health than is traditionally possible with city-wide weather and health estimates.
\n
\n The goal of the current study is therefore to investigate the relationship between various heat stress metrics and heat illness in Toronto, Canada during the summer of 2015. Spatiotemporal analyses are completed through statistical comparisons between five heat stress metrics: daily temperature: maximum (Tmax) and minimum (Tmin), humidex, wet-bulb globe thermometer index, and the COMFA human energy budget (EB) model. All metrics were also compared to heat-related (HR) EMS calls for three human spatial exposure proxies (airport, averaged-city, and station-specific). With these heat metrics and the health data, the following tasks/objectives were pursued: create heat metric-based spatial maps of the GTA, determine which heat metric and spatial exposure proxy has the strongest relationship with HR EMS calls, and perform human EB case studies during the Pan American Games' sporting events at venues of escalated risk of exposure. 
\n
\n Geospatial maps across the GTA demonstrate variations by heat metric, identifying Hamilton, Ontario as an area of escalated risk for HR illness. Additionally, statistical regression modeling of the human spatial exposure proxies and the heat stress metrics demonstrated that the more localized proxy (station-specific) and the COMFA heat metric had the strongest relationships with HR EMS calls within the city limits. A case study focused on thermal comfort at the Pan American Games' soccer venue (located in Hamilton) found that athlete and spectator EBs routinely reached the `dangerous' level of experiencing heat stress, which aligned primarily with absorbed radiation and metabolic activity values. 
\n
\n These results provide new information on the potential benefits and uses of mesonet systems during large-scale events specific to extreme heat assessments. Findings improve our understanding of the variability among common heat metrics in relation to intra-urban heat-health burden to enhance Toronto's resilience to extreme heat. This information can be used to inform public health officials and/or urban planners alike of areas of increased heat exposure at a finer intra-urban scale, thereby creating awareness of the most crucial areas and times in which to implement corrective bioclimatic design and/or plan EMS dispatches/resources to on days of excessive heat.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle