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Record W1602127544

Effet de la météorologie sur la morbidité extrême au Québec.

2011· article· fr· W1602127544 on OpenAlex
Jean-Xavier Giroux

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicClimate Change and Health Impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

De nombreuses études montrent des relations entre la météorologie et la santé pour
\ndiverses maladies. La connaissance de ces relations permet d’améliorer les optiques de
\nprévention. Toutefois, différentes maladies sont influencées à différents degrés par la
\nmétéorologie. Dans le présent travail, on s’intéresse à modéliser l’effet de la
\nmétéorologie sur la survenue de journées avec valeurs extrêmes (maximales)
\nd’incidence de morbidité pour la province de Québec pendant la période 1988-2008. On
\ns’intéresse aux valeurs extrêmes d’incidence de morbidité parce qu’ils ont le potentiel de
\ncauser le plus d’impacts sur la population et d’entraîner des répercussions dans le
\nréseau de la santé.
\nUne méthode automatisée est développée pour détecter les valeurs extrêmes dans les
\nséries chronologiques de morbidité. Avec cette méthode, les valeurs extrêmes sont
\ncontrôlées pour l’effet de la tendance à long terme, de la saisonnalité, des jours de la
\nsemaine et des jours fériés. Afin de vérifier son applicabilité, cette méthode est
\nappliquée sur chacune des régions sociosanitaires du Québec pour une dizaine de
\ncatégories de maladies.
\nLa modélisation et l’analyse de l’impact de la météorologie sur la morbidité extrême sont
\neffectuées pour la grande région de Montréal pour deux catégories de maladies :
\nurgences problèmes cardiaques et hospitalisations traumatismes. Des sous-populations
\nbasées sur le sexe, l’âge et l’indice de défavorisation matérielle sont également
\nconsidérées, et ce, pour trois saisons. Une régression logistique dans le cadre des
\nmodèles additif généralisé est utilisée pour modéliser le lien entre la variable de santé et
\nles conditions météorologiques des jours précédents. Le krigeage est utilisé pour obtenir
\ndes séries météorologiques spatialement représentatives de la région étudiée.
\nLes résultats de la modélisation montrent que pour les maladies cardiovasculaires, les
\ntempératures froides et une épaisseur élevée de neige au sol, sont des facteurs de
\nrisque sur l’ensemble de l’année pour toute la population. Pour les traumatismes, la
\nprésence de précipitations en hiver, jumelée à des températures près du point de
\ncongélation, est un facteur de risque pour toute la population. Des températures élevées
\ndurant l’été sont également un facteur de risque pour les zones défavorisées autant pour
\nles hommes que pour les femmes. Les risques associés aux autres variables
\nmétéorologiques diffèrent selon le sexe et l’âge et varient selon la saison.
\nLa méthodologie de la modélisation adoptée dans l’article peut être utilisée pour d’autres
\nrégions du Québec et pour d’autres catégories de maladies.
\n

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.013
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.637
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.007
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.191
GPT teacher head0.357
Teacher spread0.166 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it