Climate Change's Impact on Mental Health: Preparedness and Policy Interventions to Support Affected Individuals and Communities
Notice bibliographique
Résumé
The complex and interconnected challenges of climate change, water stress, disasters, and health crises have far-reaching implications for sustainable development and global sustainability agendas, such as the Sustainable Development Goals (SDGs). However, one critical issue that has been overlooked is the nexus between climate change impacts and mental health (CCMH). Recognizing and addressing the negative emotions associated with this global phenomenon is essential to fostering a holistic approach to climate action planning and building long-term resilience. In this assessment, we present a set of narratives to argue that CCMH research requires a collaborative, transdisciplinary approach that integrates socio-economic and socio-cultural complexities. For this assessment, we used a case study approach to elucidate that the mental health impacts of climate change are unequally distributed, disproportionately affecting vulnerable groups based on age, gender, race, and socioeconomic status. The assessment presented in this study concluded that adequate mental health support programs are limited due to sociocultural stigmas and limited socioeconomic resources in some regions. Existing climate-related mental health services mechanisms lack coordination and specific action plans, leaving affected populations underserved. Unlike traditional understandings of the climate-health nexus, this research calls for experts from multiple fields to work together and for enhanced attention to and investment in CCMH research to bridge the gap between scientific knowledge and practical solutions. Such solutions will lead to scalable and lasting change as communities can implement research findings to support those in need and enhance disaster resilience. Furthermore, by collectively recognizing the climate and mental health nexus, global commitments such as the SDGs and the Paris Declaration can advance awareness and action in climate-related mental health, ultimately promoting a healthier relationship between humanity and nature.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».