MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2330210720 · doi:10.1515/reveh-2015-0067

Pacific connections for health, ecosystems and society: new approaches to the land-water-health nexus

2016· review· en· W2330210720 sur OpenAlexaffabout
Margot W. Parkes

Notice bibliographique

RevueReviews on Environmental Health · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNexus (standard)EcosystemEnvironmental resource managementEnvironmental planningEnvironmental scienceGeographyBusinessEcologyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renewed effort to understand the social-ecological context of health is drawing attention to the dynamics of land and water resources and their combined influence on the determinants of health. A new area of research, education and policy is emerging that focuses on the land-water-health nexus: this orientation is applicable from small wetlands through to large-scale watersheds or river basins, and draws attention to the benefits of combined land and water governance, as well as the interrelated implications for health, ecological and societal concerns. Informed by research precedents, imperatives and collaborations emerging in Canada and parts of Oceania, this review profiles three integrative, applied approaches that are bringing attention to the importance the land-water-health nexus within the Pacific Basin: wetlands and watersheds as intersectoral settings to address land-water-health dynamics; tools to integrate health, ecological and societal dynamics at the land-water-health nexus; and indigenous leadership that is linking health and well-being with land and water governance. Emphasis is given to key characteristics of a new generation of inquiry and action at the land-water-health nexus, as well as capacity-building, practice and policy opportunities to address converging environmental, social and health objectives linked to the management and governance of land and water resources.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,305
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,074 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReviews on Environmental HealthMême sujetClimate Change and Health ImpactsTravaux en français237 207