Global Health Impacts for Economic Models of Climate Change: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Avoiding excess health damages attributable to climate change is a primary motivator for policy interventions to reduce greenhouse gas emissions. However, the health benefits of climate mitigation, as included in the policy assessment process, have been estimated without much input from health experts. Objectives In accordance with recommendations from the National Academies in a 2017 report on approaches to update the social cost of greenhouse gases (SC-GHG), an expert panel of 26 health researchers and climate economists gathered for a virtual technical workshop in May 2021 to conduct a systematic review and meta-analysis and recommend improvements to the estimation of health impacts in economic-climate models. Methods Regionally resolved effect estimates of unit increases in temperature on net all-cause mortality risk were generated through random-effects pooling of studies identified through a systematic review. Results Effect estimates and associated uncertainties varied by global region, but net increases in mortality risk associated with increased average annual temperatures (ranging from 0.1% to 1.1% per 1°C) were estimated for all global regions. Key recommendations for the development and utilization of health damage modules were provided by the expert panel and included the following: not relying on individual methodologies in estimating health damages; incorporating a broader range of cause-specific mortality impacts; improving the climate parameters available in economic models; accounting for socioeconomic trajectories and adaptation factors when estimating health damages; and carefully considering how air pollution impacts should be incorporated in economic-climate models. Conclusions This work provides an example of how subject-matter experts can work alongside climate economists in making continued improvements to SC-GHG estimates.
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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 | 0,085 | 0,168 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».