Strengthening Adaptation Planning and Action to Climate-Related Health Impacts in Pacific Islands Countries: Tonga
Notice bibliographique
Résumé
A natural hazard and climate change vulnerability and adaptation tool was applied in Tonga to identify health and health system-related climate and natural hazards, and to create and prioritize adaptation strategies and opportunities. During a 2-day multi-sectoral workshop, expert stakeholders prioritized the most extreme health-related and health system risks and devised a series of adaptation strategies. A series of health and health system impacts were identified and related to: cyclones/severe storms, increased average and extreme temperatures, flooding (including landslides), drought, wildfire, tsunami, earthquakes and volcanic activity. The main adaptation strategies identified improving drinking water security; development of Government procedures for drought management; linking health and climate data; increasing food security; improvements in urban design; training health workers; increasing evacuation center resilience in villages; increased research into management responses and enforcing and updating the building code. Adaptation to the health and health system impacts explored during the workshop include many outside the scope of the health system. This paper highlights the importance of multi-stakeholder engagement and co-planning to anticipate and plan for natural hazard and climate-related health and health system impacts and; benefits of establishing and using expert knowledge to determine health adaptation connections, build bridges across sectors and prioritize strategies in the absence of climate and health attributable information.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».