Ethical considerations for climate change and population health
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is becoming a major public health problem given the long-term impact on mortality and morbidity through extreme weather, water scarcity, spreading of infectious diseases and the influence on vulnerable populations. The main sources of climate change are not generated in the same countries that are suffering the burden of health impacts. Coastal cities are more prone to flooding as a result of climate change, but these places might not be the top generators of CO2 emissions. Similarly, infectious diseases spreading north of the equator into new areas of habitat are more likely to affect the low socioeconomic populations in these areas who do not have access to appropriate prevention and health care. These require more thoughtfulness and consideration by population researchers, such as epidemiologists in attempting to identify cause-effect and focusing their research on identifying how actions by one population can impact another more vulnerable population. What are the ethical implications of such public health challenges and what kind of research should epidemiologists propose to address these challenges? These and other questions will be addressed as part of the discussion in this session.
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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 | 0,171 | 0,294 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,036 |
| Communication savante | 0,020 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,062 | 0,074 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».