Likely Health Impacts of Climate Change in Guyana: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
As anthropogenic inputs continue to drive climate change towards a "tipping point" of increasingly severe consequences, associated research has become more important than ever. Even if mitigation efforts are successful in slowing, or even halting, climate change progression, changes have already been triggered that will be felt for decades; the health impacts of these changes will be felt in most populations around the world and will threaten the well-being of billions. Further, it has been suggested that these impacts will be experienced differently, especially depending on geography. As such, it is crucial for location-specific analysis of the potential consequences of climate change to take place. This study constitutes a systematic review of the health consequences that can be expected in Guyana specifically, the results of which are of some relevance to Latin American more generally. Relevant documents selected for full review underwent quantitative and qualitative data analysis. From this analysis, six thematic categories emerged: i) dengue and malaria, ii) other infections, iii) flooding and waterborne diseases, iv) food and water shortages, v) respiratory issues, and vi) natural disasters. These represent the most likely and most severe health consequences that may be exacerbated by climate change impacts in Guyana. Despite these insights, a knowledge and research gap in this field is evident, and a call is made for further research and policy action to better understand and prepare for the upcoming challenges climate change will present.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».