Climate action for health: Inter‐regional engagement to share knowledge to guide mitigation and adaptation actions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change, attributable to human activity, is increasingly contributing to a global health crisis. The scale, nature and timing of adverse effects on physical and mental health, via direct and indirect pathways, vary within and between regions but there are common challenges that can be tackled by better integrated mitigation and adaptation actions. The actions described in this paper would have benefits for health if appropriately implemented, both by reducing the health risks of climate change and from the ancillary (co‐)benefits of mitigation such as from reduced air pollution as a result of phasing out fossil fuels. There are unprecedented health threats from climate change but also unprecedented opportunities to use scientific knowledge to inform policy and practice. Much can be done now to use the evidence already available to effect rapid and decisive action as well as generating new evidence to support effective policy development and implementation. This paper draws on an inter‐regional, inclusive, project by the InterAcademy Partnership, the global network of more than 140 academies of science, engineering and medicine, to summarise evidence available worldwide in order to help inform options for policy making. A particular focus is on clarifying climate change mitigation and adaptation solutions and their implementation for the benefit of the most vulnerable groups. The present authors actively participated in managing this project which encouraged academies to capture diverse impacts and policy options by evaluating and synthesising evidence from their own countries to inform policy for collective and customised action at national, regional and global levels. Using a systems‐based approach, recommendations from the project in this publication are transdisciplinary and multisectoral. Despite the accumulating evidence, protecting and improving human health have not yet become major focal points in global climate change policy discussions. Drawing on the IAP project outputs, we strongly recommend that health and health equity must now come to the foreground, accompanied by much greater allocation of climate finance to health‐related programmes.
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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 | 0,126 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,024 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».