Global Warming in Pakistan and Its Impact on Public Health as Viewed Through a Health Equity Lens
Notice bibliographique
Résumé
Pakistan is extremely vulnerable to the negative impacts of climate change. The recent monsoon season caused widespread, deadly flooding, affecting 15% of the total population when extreme heat waves were followed by the worst rains and floods in the country's history. But Pakistan was not the cause of its own misfortune. The atmospheric buildup of carbon dioxide (CO2) is the greatest contributor to climate change. If we look at the increase of carbon dioxide in the atmosphere, we find that Pakistan is, like all developing nations, essentially a non-contributor of the problem, contributing considerably less than 1% of global greenhouse gas emissions. Moreover, although significant factors exacerbating the effects of climate change in Pakistan include an inadequate sewage system, air pollution from industrial waste, and deforestation, the country could not afford to proactively fix these, nor prepare for flooding and heavy rains. It lacks the funding for climate resilience efforts. As a result, Pakistan is suffering from a high prevalence of poor health outcomes. Children, the elderly, women, and the homeless, especially those living with poverty and disease, are at a high risk of morbidity and mortality. Since mitigating the devastating effects of climate change will continue to be an ongoing challenge for Pakistan, it urgently needs financial investment so that it can build climate-resilient infrastructures and institute mechanisms to deal with global warming's worst effects. Industrialized nations are responsible for global warming, and they must take responsibility for fighting global warming by helping developing countries cultivate greater public health emergency preparedness.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».