Interactions between climate and COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
In this Personal View, we explain the ways that climatic risks affect the transmission, perception, response, and lived experience of COVID-19. First, temperature, wind, and humidity influence the transmission of COVID-19 in ways not fully understood, although non-climatic factors appear more important than climatic factors in explaining disease transmission. Second, climatic extremes coinciding with COVID-19 have affected disease exposure, increased susceptibility of people to COVID-19, compromised emergency responses, and reduced health system resilience to multiple stresses. Third, long-term climate change and prepandemic vulnerabilities have increased COVID-19 risk for some populations (eg, marginalised communities). The ways climate and COVID-19 interact vary considerably between and within populations and regions, and are affected by dynamic and complex interactions with underlying socioeconomic, political, demographic, and cultural conditions. These conditions can lead to vulnerability, resilience, transformation, or collapse of health systems, communities, and livelihoods throughout varying timescales. It is important that COVID-19 response and recovery measures consider climatic risks, particularly in locations that are susceptible to climate extremes, through integrated planning that includes public health, disaster preparedness, emergency management, sustainable development, and humanitarian response.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».