Notice bibliographique
Résumé
This paper provides an overview of the current and prospective climate change-related risks and impacts on individual and community mental health, as outlined by studies from the United States, Canada, the United Kingdom, Australia, Mexico, and Pakistan, in addition to a few European countries from 2000 to January 2022. It argues three major points, first, certain vulnerabilities exist with regards to which populations are most atrisk of experiencing poor psychological well-being. The main vulnerabilities and risk factors highlighted in the paper are low socioeconomic background, young age, and communities having close cultural and working relationships with the environment. Second, climate change-induced natural disasters such as floods, hurricanes, wildfires, and heatwaves can have several impacts on mental health, mainly due to worsening physical health, disruption of community cohesion, and forced relocation. The concept of community resilience is also discussed. Finally, the relationship between heat waves and increased psychological fatigue and feelings of hostility is also explored, linked with rising crime rate which can further impact individual and community mental health. It was concluded that climate change impacts individual and community mental health in many ways and that certain gaps in knowledge, such as the factors influencing the severity of this impact and the reasons behind the existence of vulnerabilities among populations, need to be addressed and incorporated into future action. Moreover, adaptive action needs to be taken in preparing societies for the impact of climate change. This includes increasing accessibility to quality mental healthcare and creating protective legal frameworks for those who are disproportionately affected by interpersonal violence during and after climate-related natural disasters.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».