Implementation and Evaluation of an Adaptive CCTV Display System for Incident Detection for the Highways Agency
Notice bibliographique
Résumé
In Northern Canada, climate change has led to many acute and interrelated health and environmental impacts experienced among Inuit populations. Community-based monitoring, in which community members participate in monitoring initiatives using various forms of technology, is a key strategy increasingly used to detect, monitor and respond to climate change impacts. To better understand the landscape of existing environmental and health monitoring programmes mobilising different technologies and operating in the North we conducted a review that used environmental scan methodologies to explore and contextualise these programmes. We consulted with academic researchers with experience in community-led monitoring, conducted systematic searches of grey and peer-reviewed literature, and conducted a secondary search for environment-health mobile-phone applications. Following specific criteria, we identified 18 monitoring programmes using information and communication technologies in the North, and three global monitoring mobile-phone applications, which cumulatively monitored 74 environment and health indicators. Several themes emerged, including the need for: (1) community leadership, (2) indicators of environment and/or human health and (3) innovative technology. This synthesis supports the development of community-led, environment-health monitoring programmes that use innovative technology to monitor and share information related to the health implications of climate change in and around Indigenous communities throughout the Circumpolar North.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».