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Enregistrement W2139145479 · doi:10.1186/1744-8603-8-31

Mapping vulnerability to climate change and its repercussions on human health in Pakistan

2012· article· en· W2139145479 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGlobalization and Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeGeographyVulnerability (computing)Context (archaeology)Adaptive capacityPublic healthPopulationPreparednessSocioeconomicsEnvironmental resource managementEnvironmental protectionEnvironmental healthEcologyEnvironmental sciencePolitical scienceBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pakistan is highly vulnerable to climate change due to its geographic location, high dependence on agriculture and water resources, low adaptive capacity of its people, and weak system of emergency preparedness. This paper is the first ever attempt to rank the agro-ecological zones in Pakistan according to their vulnerability to climate change and to identify the potential health repercussions of each manifestation of climate change in the context of Pakistan. METHODS: A climate change vulnerability index is constructed as an un-weighted average of three sub-indices measuring (a) the ecological exposure of each region to climate change, (b) sensitivity of the population to climate change and (c) the adaptive capacity of the population inhabiting a particular region. The regions are ranked according to the value of this index and its components. Since health is one of the most important dimensions of human wellbeing, this paper also identifies the potential health repercussions of each manifestations of climate change and links it with the key manifestations of climate change in the context of Pakistan. RESULTS: The results indicate that Balochistan is the most vulnerable region with high sensitivity and low adaptive capacity followed by low-intensity Punjab (mostly consisting of South Punjab) and Cotton/Wheat Sindh. The health risks that each of these regions face depend upon the type of threat that they face from climate change. Greater incidence of flooding, which may occur due to climate variability, poses the risk of diarrhoea and gastroenteritis; skin and eye Infections; acute respiratory infections; and malaria. Exposure to drought poses the potential health risks in the form of food insecurity and malnutrition; anaemia; night blindness; and scurvy. Increases in temperature pose health risks of heat stroke; malaria; dengue; respiratory diseases; and cardiovascular diseases. CONCLUSION: The study concludes that geographical zones that are more exposed to climate change in ecological and geographic terms- such as Balochistan, Low-Intensity Punjab, and Cotton-Wheat Sindh -also happen to be the most deprived regions in Pakistan in terms of socio-economic indicators, suggesting that the government needs to direct its efforts to the socio-economic uplift of these lagging regions to reduce their vulnerability to the adverse effects of climate change.

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 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)0,001
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,236 · 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