VULNERABILITY OF WATERBORNE DISEASES TO CLIMATE CHANGE IN CANADA: A REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
This project addresses two important issues relevant to the health of Canadians: the risk of waterborne illness and the health impacts of global climate change. The Canadian health burden from waterborne illness is unknown, although it presumably accounts for a significant proportion of enteric illness. Recently, large outbreaks with severe consequences produced by E. coli O157:H7 and Cryptosporidium have alarmed Canadians and brought demands for political action. A concurrent need to understand the health impacts of global climate changes and to develop strategies to prevent or prepare for these has also been recognized. There is mounting evidence that weather is often a factor in triggering waterborne disease outbreaks. A recent study of precipitation and waterborne illness in the United States found that more than half the waterborne disease outbreaks in the United States during the last half century followed a period of extreme rainfall. Projections of international global climate change scenarios suggest that, under conditions of global warming most of Canada may expect longer summers, milder winters, increased summer drought, and more extreme precipitation. Excess precipitation, floods, high temperatures, and drought could affect the risk of waterborne illness in Canada. The existing scientific information regarding most weather-related adverse health impacts and on the impacts of global climate change on health in Canada is insufficient for informed decision making. The results of this project address this need through the investigation of the complex systemic interrelationships between disease incidence, weather parameters, and water quality and quantity, and by projecting the potential impact of global climate change on those relationships.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».