Public Health Adaptation to Climate Change in OECD Countries
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is a major challenge facing public health. National governments play a key role in public health adaptation to climate change, but there are competing views on what responsibilities and obligations this will-or should-include in different nations. This study aims to: (1) examine how national-level public health adaptation is occurring in Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) countries; (2) examine the roles national governments are taking in public health adaptation; and (3) critically appraise three key governance dimensions of national-level health adaptation-cross-sectoral collaboration, vertical coordination and national health adaptation planning-and identify practical examples suited to different contexts. We systematically reviewed publicly available public health adaptation to climate change documents and webpages by national governments in ten OECD countries using systematic web searches, assessment of self-reporting, and content analysis. Our findings suggest national governments are primarily addressing infectious disease and heat-related risks posed by climate change, typically emphasizing capacity building or information-based groundwork initiatives. We find national governments are taking a variety of approaches to public health adaptation to climate change that do not follow expected convergence and divergence by governance structure. We discuss practical options for incorporating cross-sectoral collaboration, vertical coordination and national health adaptation planning into a variety of contexts and identify leaders national governments can look to to inform their public health adaptation planning. Following the adoption of the Paris Agreement and subsequent increased momentum for adaptation, research tracking adaptation is needed to define what health adaptation looks like in practice, reveal insights that can be taken up across states and sectors, and ensure policy orientated learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».