General Practitioners’ responses to global climate change - lessons from clinical experience and the clinical method
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Climate change is a global public health problem that will require complex thinking if meaningful and effective solutions are to be achieved. In this conceptual paper we argue that GPs have much to bring to the issue of climate change from their wide-ranging clinical experience and from the principles underpinning their clinical methods. This experience and thinking calls forth particular contributions GPs can and should make to debate and action. DISCUSSION: We contend that the privileged experience and GP way of thinking can make valuable contributions when applied to climate change solutions. These include a lifetime of experience, reflection and epistemological application to first doing no harm, managing uncertainty, the ability to make necessary decisions while possessing incomplete information, an appreciation of complex adaptive systems, maintenance of homeostasis, vigilance for unintended consequences, and an appreciation of the importance of transdisciplinarity and interprofessionalism. SUMMARY: General practitioners have a long history of public health advocacy and in the case of climate change may bring a way of approaching complex human problems that could be applied to the dilemmas of climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».