A Comprehensive Approach to Enhance Older Adults’ Preparedness for Extreme Heat: COPE -Engage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change has resulted in increase in the frequency of extreme heat days and older adults are disproportionately affected due to physiological vulnerabilities and systemic barriers to adaptation. In this study, we conduct focus group interviews with older adults and semi-structured interviews with community partners (e.g., healthcare and housing providers, city planners and community service organizations) to identify best practices and challenges in existing heat response strategies. Focus groups findings provide rich, narrative-driven insights into lived experiences, enabling us to understand how older adults interpret and respond to heat-related risks as they navigate extreme heat and access community services. Questions are asked about awareness and preparedness; perception of vulnerability; socioeconomic influence; thermal comfort and heat relief. Findings from the semi-structured interviews provide in-depth information on how public organizations and service sectors deliver service and programs during these events. The community partners are asked about access and quality of community facilities, services and programs to mitigate and manage extreme heat events. Preliminary findings demonstrate that older adults who are supported through specific community-based organizations during heat events have better awareness about risk factors and are able to access and use services more effectively. Transportations play a key role in utilization of services like cooling centres. Community organizations emphasize the need for more multi-sectorial collaboration to better serve older adults. Both groups highlight the need for better communication and awareness campaigns around risks factors of extreme heat event. A multi-year approach integrates co-creation workshops to refine intervention strategies based on study findings.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».