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Enregistrement W2000877643 · doi:10.2147/amep.s14027

Innoversity in knowledge-for-action and adaptation to climate change: the first steps of an 'evidence-based climatic health' transfrontier training program

2010· article· en· W2000877643 sur OpenAlexafffundabout
Lapaige

Notice bibliographique

RevueAdvances in Medical Education and Practice · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMinistère de la SantéMinistère de la Santé et des Services sociaux
Mots-clésPublic healthPublic sectorPublic relationsAdaptation (eye)Climate changePolitical scienceEnvironmental resource managementMedicinePsychologyNursingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has become increasingly clear to the international scientific community that climate change is real and has important consequences for human health. To meet these new challenges, the World Health Organization recommends reinforcing the adaptive capacity of health systems. One of the possible avenues in this respect is to promote awareness and knowledge translation in climatic health, at both the local and global scales. Within such perspective, two major themes have emerged in the field of public health research: 1) the development of advanced training adapted to 'global environment' change and to the specific needs of various groups of actors (doctors, nurses, public health practitioners, health care managers, public service managers, local communities, etc) and 2) the development of strategies for implementing research results and applying various types of evidence to the management of public health issues affected by climate change. Progress on these two fronts will depend on maximum innovation in transdisciplinary and transsectoral collaborations. The general purpose of this article is to present the program of a new research and learning chair designed for this double set of developmental objectives - a chair that emphasizes 'innoversity' (the dynamic relationship between innovation and diversity) and 'transfrontier ecolearning for adaptive actions'. The Écoapprentissages, santé mentale et climat collaborative research chair (University of Montreal and Quebec National Public Health Institute) based in Montreal is a center for 'transdisciplinary research' on the transfrontier knowledge-for-action that can aid adaptation of the public health sector, the public mental health sector, and the public service sector to climate change, as well as a center for complex collaborations on evidence-based climatic health 'training'. This program-focused article comprises two main sections. The first section presents the 'general' and 'specific contexts' in which the chair emerged. The 'general context' pertains to the health-related challenge of finding ways to integrate, transfer, and implement knowledge, a particularly pointed challenge in Canada. The 'specific context' refers to the emerging research field of adaptation of public health to climate change. In the second section, the characteristics of the research chair are more extensively detailed (the vision of 'innoversity' and ' transfrontier knowledge-for-action,' the approach of shared responsibility and complex collaboration, objectives, and major axes of research). We conclude with a call for complex collaboration toward knowledge-for-action in public health services/mental health services/public services' adaptation to climate change: this call is aimed at individual and institutional actors in the North and South/West and East concerned by these issues.

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)0,184
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,119
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1840,119
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0090,013
Science ouverte0,0050,029
Intégrité de la recherche0,0090,018
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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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