Social Representations Of Diseases Linked To Climate Change In The Population Of A Slum District: A Case Study From Haiti
Notice bibliographique
Résumé
Faced with the threats posed by climate change to global public health in the 21st century, the island of Haiti has a duty to inform the population and disseminate knowledge on the health consequences of the phenomenon. The effects of climate change are imminent for the country. In terms of health, the consequences will particularly accentuate the prevalence of endemic diseases, water-borne and infectious pathologies, malnutrition and undernourishment. Also, information on this issue must be widely disseminated through environmental and health education in order to raise awareness in the population and encourage them to modify their daily lifestyles through mitigation and adaptation. Previous work on strategies for popularizing scientific knowledge has shown that culture and poverty constitute obstacles to changes in behavior favoring mitigation and adaptation to climate change. The study of the Social Representations of the populations or social groups concerned makes it possible to discarded them.. From this point of view, this article questions and analyzes the social representations of vector pathologies including Malaria, Dengue, Chikungunya and Zika among the residents of Jalousie, one of the vulnerable neighborhoods of the Metropolitan Region of Port-au-Prince (MRPP - Haiti). This work highlights the link established by the population of Jalousie between climate change and the transmission of the vector-borne diseases mentioned. It does this by considering elements of Haitian popular knowledge likely to build understanding that combines the prevention and symptomatology of these pathologies with knowledge of public hygiene and supernatural phenomena. The survey carried out on a representative sample of 121 residents of the Jalousie district, a slum area of MRPP, shows that vector-borne diseases are assimilated with epidemics and their transmission due to changes in the seasons (temperature change: hot weather, rainy weather in Haiti).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».