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Enregistrement W4387611659 · doi:10.1371/journal.pgph.0002474

Indigenous Peoples: Traditional knowledges, climate change, and health

2023· review· en· W4387611659 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousClimate changeVulnerability (computing)GeographySustainabilityClimate justicePolitical sciencePopulation healthPopulationGlobeEconomic growthSocioeconomicsEnvironmental resource managementDevelopment economicsSociologyEnvironmental healthMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous Peoples around the globe make up approximately six percent of the global population, yet they sustainably care for around eighty percent of the world's remaining biodiversity. Despite continued political, economic, and racial marginalization, as well as some of the worst health inequities on the planet, Indigenous Peoples have worked hard to maintain their cultures and languages against all odds. Indigenous Peoples' close connections to land, water, and ecosystems, however, have placed them at increasing vulnerability from the effects of climate change. With this, the health risks from climate change have unique considerations within Indigenous Nations for both mitigation and adaptation responses that are largely unappreciated. This Indigenous narrative review will synthesis the current climate and health landscape of Indigenous Peoples at a global, high-level scale, including relevant international mechanisms and considerations for Indigenous Peoples' health. This Indigenous narrative review will also explore and reflect on the strengths of Indigenous traditional knowledges as it pertains to climate change and health.

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.

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)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0110,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,518
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,033 · 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