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Enregistrement W2898322763 · doi:10.3390/ijerph15112370

Stress Testing the Capacity of Health Systems to Manage Climate Change-Related Shocks and Stresses

2018· article· en· W2898322763 sur OpenAlexaff
Kristie L. Ebi, Peter Berry, Katie Hayes, Christopher Boyer, Samuel Sellers, Paddy Enright, Jeremy Hess

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of TorontoUniversity of WaterlooHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeVulnerability (computing)Extreme weatherAdaptation (eye)Population healthStress testEnvironmental resource managementBusinessPopulationEnvironmental planningEnvironmental healthRisk analysis (engineering)PsychologyMedicineEnvironmental scienceComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vulnerability and adaptation assessments can provide valuable input to foster climate-resilient health systems. However, these assessments often do not explore the potential health risks of climate change far outside the range of recent experience with extreme weather events and other climate-related hazards. Climate and health stress tests are designed to increase the capacity of health systems and related sectors to manage potentially disruptive climate-related shocks and stresses. Stress tests focus on hypothetical scenarios, during which it would be difficult for the health system to maintain its essential function of providing services to protect population health. The stress test explores approaches to effectively manage acute and chronic climate-related events and conditions that could directly impact health systems, and climate-related events in non-health sectors that can indirectly impact health outcomes and/or health system function. We provide detailed methods and guidance for conducting climate and health stress tests, centering on three primary activities: (1) preparing and scoping the stress test; (2) successfully conducting the stress test; and (3) communicating the results to key stakeholders to facilitate policy and programmatic reforms.

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)0,004
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 enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,276
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,141 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations65
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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