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Enregistrement W2943511119 · doi:10.14745/ccdr.v45i05a01f

Les effets du changement climatique sur la santé : Découvrez les risques et faites partie de la solution

2019· article· fr· W2943511119 sur OpenAlexaffvenue
C. J. HOWARD, Patricia Huston

Notice bibliographique

RevueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensCanadian Association of Emergency PhysiciansPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

les risques et faites partie de la solution C Howard 1,2 *, P Huston 3 Résumé Le changement climatique représente une menace claire et immédiate pour la santé humaine.Les répercussions sur la santé sont déjà observables au Canada, qui se réchauffe environ deux fois plus vite que la moyenne mondiale.Le Rapport sur l'écart entre les besoins et les perspectives en matière de réduction des émissions, récemment publié par les Nations Unies, indique que si les pays maintiennent leurs efforts actuels en matière d'émissions, les émissions dépasseront les objectifs fixés dans l'Accord de Paris et le réchauffement climatique dépassera 2 °C mondialement.L'augmentation des risques pour la santé est une conséquence importante du réchauffement planétaire.Il est possible de prévenir et atténuer les effets des changements climatiques sur la santé, et l'identification et diffusion de ces stratégies constituent l'une des meilleures incitations à l'action.Cet éditorial présente un aperçu de certaines des initiatives mondiales et nationales en cours pour réduire les émissions et s'attaquer aux risques pour la santé du changement climatique en général, et met en lumière certaines des initiatives nationales en cours pour atténuer le risque accru de maladies infectieuses plus particulièrement au Canada.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,257 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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