Understanding national barriers to climate change adaptation for public health: a mixed-methods survey of national public health representatives
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To uncover the major government constraints to enactment and implementation of public health-targeted climate change adaptation (CCA) strategies in order to equip public health stakeholders and health advocates with the knowledge resources necessary to more effectively mobilize and support CCA for public health responses at the national level. Design/methodology/approach A mixed-methods online survey was distributed to the representatives of national public health associations and societies of 82 countries. The survey comprised 15 questions assessing national progress on CCA for public health and the effects of various institutional, economic/financial, technical and sociopolitical barriers on national adaptive capacity. Findings Survey responses from 11 countries indicated that national commitments to CCA for public health have increased markedly since prior assessments but significant shortcomings remain. The largest apparent barriers to progress in this domain were poor government coordination, lack of political will and inadequate adaptation finances. Originality/value This study is unique in relation to the prior literature on the topic in that it effectively captures an array of country-specific yet cross-cutting adaptation constraints across diverse national contexts. With a deepened understanding of the major determinants of national adaptive capacity, international actors can devise more effective, evidence-informed strategies to support national governments in responding to the health impacts of climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».