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Enregistrement W2127700482 · doi:10.1186/1471-2458-12-452

Adaptation to climate change in the Ontario public health sector

2012· article· en· W2127700482 sur OpenAlexafffundabout
Jaclyn Paterson, James D. Ford, Lea Berrang‐Ford, Alexandra Lesnikowski, Peter Berry, Jim Henderson, Jody Heymann

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensHealth CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University
Mots-clésPublic healthClimate changeExtreme weatherHealth policyPublic sectorEnvironmental resource managementEnvironmental planningEnvironmental healthEconomic growthPolitical scienceGeographyMedicineEconomicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Climate change is among the major challenges for health this century, and adaptation to manage adverse health outcomes will be unavoidable. The risks in Ontario - Canada's most populous province - include increasing temperatures, more frequent and intense extreme weather events, and alterations to precipitation regimes. Socio-economic-demographic patterns could magnify the implications climate change has for Ontario, including the presence of rapidly growing vulnerable populations, exacerbation of warming trends by heat-islands in large urban areas, and connectedness to global transportation networks. This study examines climate change adaptation in the public health sector in Ontario using information from interviews with government officials. METHODS: Fifty-three semi-structured interviews were conducted, four with provincial and federal health officials and 49 with actors in public health and health relevant sectors at the municipal level. We identify adaptation efforts, barriers and opportunities for current and future intervention. RESULTS: Results indicate recognition that climate change will affect the health of Ontarians. Health officials are concerned about how a changing climate could exacerbate existing health issues or create new health burdens, specifically extreme heat (71%), severe weather (68%) and poor air-quality (57%). Adaptation is currently taking the form of mainstreaming climate change into existing public health programs. While adaptive progress has relied on local leadership, federal support, political will, and inter-agency efforts, a lack of resources constrains the sustainability of long-term adaptation programs and the acquisition of data necessary to support effective policies. CONCLUSIONS: This study provides a snapshot of climate change adaptation and needs in the public health sector in Ontario. Public health departments will need to capitalize on opportunities to integrate climate change into policies and programs, while higher levels of government must improve efforts to support local adaptation and provide the capacity through which local adaptation can succeed.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,398
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,022 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations54
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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