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Enregistrement W3092208504 · doi:10.1093/eurpub/ckaa166.097

Understanding national barriers to climate change adaptation for public health - a global survey

2020· article· en· W3092208504 sur OpenAlexaff
Hannah Marcus, Liz Hanna

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthCorporate governanceGovernment (linguistics)Political scienceGlobal healthRespondentClimate changeHealth policyBusinessEnvironmental resource managementEnvironmental healthMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Climate change has introduced a series of unprecedented threats to human health, ranging from rising food and water insecurity to deteriorating air quality, novel disease outbreaks, and intensifying natural disasters. The Paris Agreement pushes countries to develop adaptation plans that will protect human health from the worst impacts of climate change -a process referred to as climate change adaptation (CCA). Yet despite international pressure and escalating health threats, vast shortcomings persist in national CCA for public health progress. Thus, we investigated the major governance constraints underlying these trends. Methods A mixed-methods online survey was distributed to representatives of national public health associations and societies of 82 member countries under the World Federation of Public Health Associations. Results 9 of the 11 respondent countries (82%) affirmed the existence of a national CCA plan that includes an explicit public health focus. All respondees listed governance challenges in developing and operationalising their national CCA agenda. The major identified barriers to CCA for public health progress were lack of inter-government policy coordination and insufficient political will to mobilize human and non-human resources in support of public health-oriented adaptation efforts. Conclusions Climate change-driven amplification of global health risks necessitates that all nations generate clear CCA plans to protect human health. Our findings assist by highlighting the need for new platforms for organizational collaboration/networked governance and enhanced forums for CCA agenda-setting and ambition-raising. Such forms of enriched knowledge may facilitate decision-making amongst key public health stakeholders and global institutions for how best to align climate advocacy and country-wide support initiatives with cross-cutting national needs and constraints. Key messages Climate change-driven amplification of global health risks necessitates that all nations generate clear climate change adaptation plans to protect human health. New platforms for organizational collaboration/networked governance and enhanced forums for adaptation agenda-setting and ambition-raising may significantly bolster public health adaptation progress.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,704
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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