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Enregistrement W7067268824

Lutter contre les îlots de chaleur urbains dans un contexte de changements climatiques

2021· article· fr· W7067268824 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimitingWork (physics)NucleofectionContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"La hausse constante de la température observée et projetée accentue un problème déjà connu : l’effet d’îlot de chaleur urbain (ICU). Ce phénomène se caractérise par des températures estivales plus élevées en milieux urbains que dans les zones rurales environnantes. Cette différence de température, principalement attribuable au cadre bâti urbain, varie généralement entre 1 °C et 3 °C, et peut s’élever jusqu’à 12 °C à certains endroits (Oke et al., 2017), s’avérant ainsi particulièrement menaçante pour les populations urbaines. D’après les projections du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC), il est très probable que de nombreuses villes du monde subiront une hausse de la fréquence et de la durée des vagues de chaleur (Pachauri et al., 2015), accentuant ainsi l’effet d’ICU. Selon le scénario d’émissions élevées (RCP 8.5, GIEC 2014), il est prévu que le nombre annuel de jours où la température maximale est supérieure à 30 °C triple à l’horizon 2041-2070 dans la plupart des villes du Québec, comparativement à la période de référence de 1981 à 2010 (Ouranos, 2020). La saison estivale de 2018 a été la plus chaude répertoriée en 146 ans d’observations météorologiques au sud du Québec, générant 86 décès supplémentaires (Lebel, G., Dubé, M., & Bustinza, R., 2019). Des chercheurs ont estimé la valeur de l’augmentation des décès liés aux périodes de chaleur au Canada entre 2031 et 2080 comparativement à la période de 1971 à 2020. Ce chiffre varie entre 45 % et 455 % en fonction des différents scénarios considérant le taux d’émission de gaz à effet de serre (GES), la croissance démographique et la mise en oeuvre de mesures d’adaptation (Santé Canada, 2020). Il importe ainsi de travailler à améliorer la résilience à la chaleur des villes au bénéfice de la santé de la population. [...]"

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,190 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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