Applying an Ecohealth Perspective in a State of the Environment Report: Experiences of a Local Public Health Unit in Canada
Notice bibliographique
Résumé
We applied an Ecohealth perspective into a State of the Environment report for Grey Bruce Health Unit and summarized environmental and health data relevant for public health practice. We aimed for comprehensiveness in our data compilation, including: standard media categories (e.g., air, water, land); and ecological indicators (e.g., vectors, forests, wetlands). Data sources included both primary (collected by an organization) and secondary (assembled by others). We organized indicators with the Driving forces-Pressure-State-Exposure-Effect-Action (DPSEEA) framework created by the World Health Organization. Indicators of air, water and land quality generally appeared to point towards a healthy state. Vector-borne diseases remained low. Forests and wetlands appeared to be in good condition, however more monitoring data was needed to determine trends in their ecological indicators. Data were not available on biodiversity and fish conditions. The results of our application of the DPSEEA framework suggest that routinely collected environmental and health data can be structured into the framework, though challenges arose due to gaps in data availability, particularly for social and gender analyses. Ecohealth approaches had legitimacy with broader healthy community partners but applying such approaches was a complex undertaking.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».