American Thoracic Society Member Survey on Climate Change and Health
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The American Thoracic Society (ATS), in collaboration with George Mason University, surveyed a random sample of ATS members to assess their perceptions of, clinical experiences with, and preferred policy responses to climate change. An e-mail containing an invitation from the ATS President and a link to an online survey was sent to 5,500 randomly selected U.S. members; up to four reminder e-mails were sent to nonrespondents. Responses were received from members in 49 states and the District of Columbia (n = 915); the response rate was 17%. Geographic distribution of respondents mirrored that of the sample. Survey estimates' confidence intervals were ±3.5% or smaller. Results indicate that a large majority of ATS members have concluded that climate change is happening (89%), that it is driven by human activity (68%), and that it is relevant to patient care ("a great deal"/"a moderate amount") (65%). A majority of respondents indicated they were already observing health impacts of climate change among their patients, most commonly as increases in chronic disease severity from air pollution (77%), allergic symptoms from exposure to plants or mold (58%), and severe weather injuries (57%). A larger majority anticipated seeing these climate-related health impacts in the next 2 decades. Respondents indicated that physicians and physician organizations should play an active role in educating patients, the public, and policy makers on the human health effects of climate change. Overall, ATS members are observing that human health is already adversely affected by climate change and support responses to address this situation.
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.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle