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Enregistrement W2082236672 · doi:10.3402/ijch.v72i0.21405

Initial findings from the implementation of a community-based sentinel surveillance system to assess the health effects of climate change in Alaska

2013· article· en· W2082236672 sur OpenAlexfundno aff
David L. Driscoll, Tenaya Sunbury, Janet M. Johnston, Sue Renes

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Circumpolar Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionTrent UniversityAustralian Government
Mots-clésClimate changeEnvironmental healthCommunity healthEnvironmental resource managementPublic healthMedicineEnvironmental scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This report describes the results of a study to determine whether a community-based sentinel surveillance system can be developed and implemented to assess the health effects of climate change, and to contribute to local discussions to mitigate these health effects. The purpose of this report is to describe the process and outcomes of this innovative approach to identifying priority areas for adaptation investment. This report can be used to assist local, state and federal governments in determining how to develop actions and policies to promote adaptation to climate change. OBJECTIVE: To evaluate the health effects of climate change in rural Alaska. DESIGN: We conducted an iterative and participatory process to develop metrics, an instrument and a protocol to collect sentinel surveillance data on the health effects of climate change in 3 ecologically distinct regions of the state. RESULTS: We collected surveillance data from 91 study participants over the course of 12 months. These data were analyzed and categorized by frequency and association between specific health outcomes or health-related factors (such as food security) and reported exposure to environmental effects of climate change. We found significant associations between several health outcomes and health outcome mediators and reported exposures. We presented these data to study participants in community settings and moderated discussions of likely causal factors for these measured associations, and helped community residents to identify specific adaption measures to mitigate those health effects. CONCLUSIONS: We conclude that community-based sentinel surveillance is an effective method for assessing health outcomes from exposure to environmental effects of climate change, and informing climate change health adaptation planning in Alaskan communities. We contend that it would be effective in other regions of the nation as well.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,381 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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