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Enregistrement W4307384937 · doi:10.1093/eurpub/ckac130.073

Scientific clues on global food (in)security and climate change relationship as drivers of health

2022· article· en· W4307384937 sur OpenAlexaboutno aff
Deniz Aslan

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityPovertyIndex (typography)Development economicsClimate changeNatural disasterGlobal healthRanking (information retrieval)Environmental healthSustainable developmentPolitical scienceEconomic growthGeographyPublic economicsBusinessEconomicsHealth careMedicineAgricultureEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Issue Food insecurity is in close relationship with the determinants of health. Global crisis including climate change (CC), natural disasters, poverty can deepen the burden, and all are linked with the economic, social, commercial, structural determinants of health. Defining such connections may help in proposing practical solutions. Description of the problem COVID-19 pandemic made the food security (FS) problem more visible. Food security considers basically the affordability, availability, and the quality of food. Food insecurity (FiS), violation of the right to healthy food, influences disease patterns and causes communicable and non-communicable diseases (NCDs). Globally, 71% of deaths are attributed to NCDs. Analyzing the relationship between FiS and other determinants of health like CC may be helpful for sustainable solutions in such a world where we are talking on “our planet, our health” motto. Example given in this study is the relationship between the country values/rankings of the “Global Food Security Index (GFSI)” and the “Climate Change Performance Index (CCPI)”. GFSI defines the FS situation and CCPI defines countries’ response to CC. Results Countries’ CCPI and GFSI values do not show a linear relationship. For example, Norway, as a country at the top of the Human Development Index (HDI) ranking list has both high CCPI and GFSI values. On the other hand, although USA and Canada have low CCPI, both have good GFSI values. Sub dimensions of the indicators may also vary across countries. Crisis like COVID-19, conflicts, poverty emphasize the need on improving the indicators in a transdisciplinary approach. Lessons Investigating indicators taking the determinants of health into account is helpful. However, different characteristics of the countries make it difficult to propose a standard approach to overcome the problems. Developing “new” indicators with transdisciplinary work might be useful in this sense. Key messages

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,440
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,030 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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