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Enregistrement W3098165504 · doi:10.1093/oso/9780190262952.003.0008

Climatic Choreography of Health and Disease

2017· book-chapter· en· W3098165504 sur OpenAlexaboutno aff
Anthony J. McMichael

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyClimate changePopulationFlood mythEcologySocioeconomicsEnvironmental healthMedicineBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ever Since Humans First looked to the skies for relief, the changing mood of the climate has been assumed to be beyond human control, other than through supplication, ceremony, and ritual sacrifice. In secu­lar modern times, there has been little interest in studying climatic influ­ences on patterns of disease and survival. After all, we can curb cigarette smoking, but we cannot change the climate. Or so we thought. Now, though, there is new interest in understanding how human- driven cli­mate change affects human health, in the present and into the future. The risks to human health extend far beyond the well- known dangers from heat extremes, fires, floods, and mosquito proliferation, as signaled in Chapter 1. Changes in regional climates influence crop yields and livestock productivity and hence the occurrence of hunger, undernutri­tion, and stunted child development; they affect the ranges, seasonality, and rates of many infectious diseases. Heightened extremes of weather precipitate cholera outbreaks in impoverished crowded communities and, given the often destructive impacts of many events, can result in post- traumatic stress, long- term depression, and survivor guilt. The list goes on. There are both physical and mental health conse­quences of rural droughts and climate- exacerbated population displace­ment, migration, and resource conflicts. In the Canadian and Alaskan Arctic region, where 2°C warming has already occurred since 1950, the loss of coastal sea ice and permafrost is disrupting traditional Inuit hunting routines. Without access to prey species such as seals and cari­bou, physical activity levels have decreased and the population’s reliance on imported energy- dense processed foods has increased. Rising levels of obesity, cardiovascular disease, and type II diabetes have been the result. As climate change tightens its grip in coming decades, an increasing portion of all adverse health impacts is likely to result from indirect ef­fects such as reduced food yields, depleted freshwater supplies, and loss of the physical protection provided by reefs, mangroves, and forests. In the past, moderately warmer periods in particular regions, spanning several centuries, often enhanced crop yields and population growth.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2017
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