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Enregistrement W2027707404 · doi:10.2105/ajph.2013.301724

Adapting to the Effects of Climate Change on Inuit Health

2014· review· en· W2027707404 sur OpenAlexafffundabout
James D. Ford, Ashlee Cunsolo, Susan Chatwood, Christopher Furgal, Sherilee L. Harper, Ian Mauro, Tristan Pearce

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2014
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésVulnerability (computing)Climate changeAdaptation (eye)Context (archaeology)Environmental resource managementEnvironmental planningAdaptive capacityGeographyClimate change adaptationPolitical sciencePsychologyEcologyComputer scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change will have far-reaching implications for Inuit health. Focusing on adaptation offers a proactive approach for managing climate-related health risks-one that views Inuit populations as active agents in planning and responding at household, community, and regional levels. Adaptation can direct attention to the root causes of climate vulnerability and emphasize the importance of traditional knowledge regarding environmental change and adaptive strategies. An evidence base on adaptation options and processes for Inuit regions is currently lacking, however, thus constraining climate policy development. In this article, we tackled this deficit, drawing upon our understanding of the determinants of health vulnerability to climate change in Canada to propose key considerations for adaptation decision-making in an Inuit context.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations112
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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