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Enregistrement W1907346837 · doi:10.1111/cag.12198

Understanding emerging environmental health risks: A framework for responding to the unknown

2015· article· en· W1907346837 sur OpenAlexafffundvenueabout
Daniel W. Harrington, Susan J. Elliott

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensUniversity of WaterlooQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFood Allergy Canada
Mots-clésRisk governanceContext (archaeology)Corporate governancePublic healthRisk managementUncertaintyNatural hazardPolitical scienceEnvironmental ethicsBusinessEnvironmental planningGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Society faces risks, hazards, and crises on a seemingly daily basis. This is not new; indeed, pre‐modern societies were subjected to natural hazards that could be attributed to fate (e.g., natural disasters), and human‐made hazards considered manageable. However, late‐modern society is increasingly exposed to risks that are products of the modernization process itself (e.g., health impacts of climate change) emerging from broad changes in human‐environment interactions. We typically have insufficient or incomplete scientific knowledge to make calculated governance decisions that protect the public and our economies from these risks. Yet, a governance response is dictated. Understanding and anticipating public perceptions of emerging risks, therefore, has clear implications from both risk management and communication perspectives. Furthermore, it is essential that a response takes account of the context within which the risk is occurring. This paper describes the development of a place‐based conceptual framework for characterizing public response to emerging environmental health risks with the goal of informing governance responses. A worked example is provided through the application of the framework to the apparent epidemic of food allergies in Canada. Despite some gaps in available data, the framework appears robust and exhibits the potential to contribute to debates and decision‐making around risk governance. Comprendre les risques environnementaux émergents pour la santé : un cadre pour réagir face à l'inconnu Résumé La société fait face quasi quotidiennement à des risques, dangers et crises. Ceci est loin d'être nouveau; en effet, les sociétés prémodernes étaient confrontées, d'une part, à des risques naturels (par exemple, des catastrophes naturelles) et croyaient être victimes de la fatalité et, d'autre part, à des risques anthropiques qu'elles croyaient pouvoir maîtriser. Toutefois, le degré d'exposition aux risques augmente pour la société moderne avancée, ces derniers étant dérivés du processus de modernisation (par exemple, les impacts sanitaires des changements climatiques) qui origine de changements majeurs dans les interactions entre l'humain et l'environnement. Les bases de connaissances scientifiques disponibles présentement sont généralement embryonnaires ou insuffisantes pour prendre des décisions éclairées de gouvernance afin de soustraire le public et nos économies à ces risques. Ainsi, des progrès de gouvernance s'imposent. Comprendre et anticiper les perceptions que le public se fait des nouveaux risques entraîne, par conséquent, des répercussions à la fois sur les modes de gestion des risques et sur la communication. En outre, il est essentiel de réagir en tenant compte du contexte dans lequel se produit le risque. Cet article retrace l'élaboration d'un cadre conceptuel fondé sur le lieu et visant à caractériser la réaction du public face aux nouveaux risques de santé environnementale afin d'éclairer les réactions de gouvernance. Un exemple pratique utilise ce cadre dans l'épidémie apparente d'allergies alimentaires au Canada. Malgré quelques lacunes dans les données disponibles, le cadre semble robuste et est susceptible de contribuer aux débats et à la prise de décision en matière de gouvernance des risques.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0070,055
Communication savante0,0160,020
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0100,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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