A Review of National-Level Adaptation Planning with Regards to the Risks Posed by Climate Change on Infectious Diseases in 14 OECD Nations
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is likely to have significant implications for human health, particularly through alterations of the incidence, prevalence, and distribution of infectious diseases. In the context of these risks, governments in high income nations have begun developing strategies to reduce potential climate change impacts and increase health system resilience (i.e., adaptation). In this paper, we review and evaluate national-level adaptation planning in relation to infectious disease risks in 14 OECD countries with respect to "best practices" for adaptation identified in peer-reviewed literature. We find a number of limitations to current planning, including negligible consideration of the needs of vulnerable population groups, limited emphasis on local risks, and inadequate attention to implementation logistics, such as available funding and timelines for evaluation. The nature of planning documents varies widely between nations, four of which currently lack adaptation plans. In those countries where planning documents were available, adaptations were mainstreamed into existing public health programs, and prioritized a sectoral, rather than multidisciplinary, approach. The findings are consistent with other scholarship examining adaptation planning indicating an ad hoc and fragmented process, and support the need for enhanced attention to adaptation to infectious disease risks in public health policy at a national level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».