Notice bibliographique
Résumé
Climate change will disturb the Earth's physical systems (e.g.weather patterns) and ecosystems (e.g.disease vector habitats); these disturbances, in turn, will pose direct and indirect risks to human health.Direct risks involve climatic factors that impinge directly on human biology.Indirect risks do not entail direct causal connections between climatic factors and human biology.The Third Assessment Report (TAR) of the Intergovernmental Panel on Climate Change elucidates the potential human health impacts of global climate change at both a population and regional level.The impacts on child health, adult health, and the health of the elderly, however, remain largely unexplored.A paucity of research regarding women's health is also extant, despite increasing interest in the issue.According to the TAR, climate change is projected to affect such key issues as air quality, food yields and nutrition, water-related infectious diseases, and water supply.Exposure to cooking fuels, access to food, distribution of food within the family, and choice of water sources is often determined by gender.Thus, women's contributions may, in some cases, make them more vulnerable than their male counterparts to climate change.Moreover, it is anticipated that health care will significantly help people adapt to climate change.Unfortunately, not everyone has adequate health care.In some countries, fewer than 25 % of women visit health-care professionals.Climate change is likely to have a strong, positive (worsening) effect on smog and acidic deposition; climate change is likely to have some effect on suspended particulates.In light of the foregoing, this paper addresses the interrelated and neglected areas of global climate change, air pollution, and women's health.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
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 ».