Thinking Health-related Behaviors in a Climate Change Context: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human activities have changed the environment so profoundly over the past two centuries that human-induced climate change is now posing serious health-related threats to current and future generations. Rapid action from all scientific fields, including behavioral medicine, is needed to contribute to both mitigation of, and adaption to, climate change. PURPOSE: This article aims to identify potential bi-directional associations between climate change impacts and health-related behaviors, as well as a set of key actions for the behavioral medicine community. METHODS: We synthesized the existing literature about (i) the impacts of rising temperatures, extreme weather events, air pollution, and rising sea level on individual behaviors (e.g., eating behaviors, physical activity, sleep, substance use, and preventive care) as well as the structural factors related to these behaviors (e.g., the food system); and (ii) the concurrent positive and negative roles that health-related behaviors can play in mitigation and adaptation to climate change. RESULTS: Based on this literature review, we propose a first conceptual model of climate change and health-related behavior feedback loops. Key actions are proposed, with particular consideration for health equity implications of future behavioral interventions. Actions to bridge the fields of behavioral medicine and climate sciences are also discussed. CONCLUSIONS: We contend that climate change is among the most urgent issues facing all scientists and should become a central priority for the behavioral medicine community.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».