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Enregistrement W4311548724 · doi:10.1163/9789004322714_cclc_2020-0131-0659

Community of practice: an effective mechanism to strengthen capacity in climate change and health

2022· dataset· en· W4311548724 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueClimate Change and Law Collection · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changePublic relationsPolitical scienceCommunity healthPublic healthMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Setting Climate change is one of the greatest threats to global health in the twenty-first century and has recently been declared a health emergency.The lack of effective dissemination of emerging evidence on climate change health risks, effects, and innovative interventions to health professionals presents one of the greatest challenges to climate action today.Intervention To identify and address the knowledge gaps at the intersection of health and climate change, the Canadian Coalition for Global Health Research (CCGHR) established a Working Group on Climate Change and Health (WGCCH).WGCCH is evolving organically into a community of practice (CoP) that aims to elevate knowledge brokering on climate change and health and expand to global multi-, inter-, and transdisciplinary realms.Outcomes To date, the WGCCH established a regular webinar series to share expert knowledge from around the world on intersections between climate change and health, developed short summaries on climate change impacts on broad health challenges, supported young professional training, and enhanced climate health research capacity and skills through collegial network development and other collaborative projects that emerged from CoP activities.Implications This paper proposes that WGCCH may serve as an example of an effective strategy to address the lack of opportunities for collaborative engagement and mutual learning between health researchers and practitioners, other disciplines, and the general public.Our experiences and lessons learned provide opportunities to learn from the growing pains and successes of an emerging climate change and health-focused CoP. RésuméLieu Le changement climatique est l'une des plus grandes menaces pour la santé mondiale au 21e siècle et a récemment été déclaré une urgence sanitaire.Le manque de diffusion efficace des données obtenues concernant les risques pour la santé liés au

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,201
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,164 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2022
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