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Enregistrement W3092483446 · doi:10.12688/f1000research.27157.1

Climate change is a major stressor causing poor pregnancy outcomes and child development

2020· preprint· en· W3092483446 sur OpenAlexafffund
David M. Olson, Gerlinde A. S. Metz

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWorldwide Universities Network
Mots-clésOpen peer reviewStressorPlant biologyClimate changeMedicinePregnancyPhysiologyBiologyPsychiatryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The climate crisis is the existential threat of our times and for generations to come. This is no longer a threat but a reality affecting us, our children, and the generations that follow. Pregnant mothers, their fetuses, and their children are among those at greatest risk in every population and every jurisdiction. A timely consideration is the health of racialized groups who are particularly vulnerable owing to the confluence of several risk factors that are compounded by climate change. Included among these are Indigenous communities that are the most directly threatened by climate change. This review discusses the main health challenges faced by mothers, fathers, and their children during the climate crisis, focusing on mental health as a causal factor. Exploration of this topic includes the role of prenatal maternal and paternal stresses, allostatic load, and the effect of degradation of the environment and ecosystems on individuals. These will be examined in relation to adverse pregnancy outcomes and altered developmental trajectories of children. The climate crisis is a health threat multiplier that amplifies the health inequities of the most at-risk populations and individuals. It accelerates the increase in allostatic load of those at risk. The path of tragedy begins with an accumulating allostatic load that overwhelms both individual and socio-ecological resilience. This can lead to worse mental health including depression and anxiety and, in the case of pregnant women and their children, more adverse pregnancy outcomes and impaired developmental trajectories for their newborn children. We argue that there is an urgent need to develop new (or re-discover or re-purpose existing) tools that will predict communities and individuals who are experiencing the highest levels of climate-related hazards and intervene to reduce stress and increase resilience in pre-conceptual women and men, pregnant and post-partum women, and their young children.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations63
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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