Coûts de santé de la chaleur extrême en contexte de changements climatiques : état des connaissances etorientations futures.
Bibliographic record
Abstract
Ce rapport de recherche constitue une première étape d’un projet de doctorat sur mesure en science des données et en santé environnementale effectué au Centre Eau Terre Environnement (ETE) de l’Institut national de la recherche scientifique (INRS) en collaboration avec l’Institut national de santé publique du Québec (INSPQ). Il vise à faire l’état des lieux sur les coûts de santé associés à la chaleur extrême dans un contexte de changements climatiques et des approches de la science des données pouvant être mises à contribution pour ce faire. D’abord, le contexte général sera décrit. Puis, une revue de littérature sera présentée, se déclinant en trois sections. La première section abordera la modélisation des relations chaleur extrême-santé, étant donné que de nombreuses analyses sur les coûts de santé reposent sur des études épidémiologiques a priori du lien entre la chaleur extrême et la mortalité ou la morbidité. La seconde section s’intéressera en détail à l’estimation des coûts de santé associés à la chaleur extrême. Finalement, la troisième section touchera la projection des impacts sanitaires et économiques de la chaleur extrême en fonctions de diverses hypothèses futures, comme les changements climatiques, démographiques et socioéconomiques. Après la présentation de la revue de la littérature, la problématique sera décrite ainsi que les objectifs poursuivis dans ce projet de recherche. La méthodologie proposée sera présentée en fonction des connaissances actuelles, des problématiques soulevées, des objectifs fixés ainsi que des données disponibles. Ce projet de recherche ne serait pas pertinent s’il n’avait pas quelconques contributions à apporter, tant sur le plan de la recherche que sociétal. Ces apports seront donc présentés en guise de conclusion, avec un calendrier de réalisation des étapes subséquentes.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".