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Enregistrement W4389245929 · doi:10.1139/cjfas-2023-0324

Time to treat the climate and nature crisis as one indivisible global health emergency

2023· article· en· W4389245929 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeGeographyNatural resource economicsEconomicsEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time to treat the climate and nature crisis as one indivisible global health emergencyOver 200 health journals call on the United Nations, political leaders, and health professionals to recognise that climate change and biodiversity loss are one indivisible crisis and must be tackled together to preserve health and avoid catastrophe.This overall environmental crisis is now so severe as to be a global health emergency.The world is currently responding to the climate crisis and the nature crisis as if they were separate challenges.This is a dangerous mistake.The 28 th Conference of the Parties (COP) on climate change is about to be held in Dubai while the 16 th COP on biodiversity is due to be held in Turkey in 2024.The research communities that provide the evidence for the two COPs are unfortunately largely separate, but they were brought together for a workshop in 2020 when they concluded that: "Only by considering climate and biodiversity as parts of the same complex problem…can solutions be developed that avoid maladaptation and maximize the beneficial outcomes."[1] As the health world has recognised with the development of the concept of planetary health, the natural world is made up of one overall interdependent system.Damage to one subsystem can create feedback that damages another--for example, drought, wildfires, floods and the other effects of rising global temperatures destroy plant life, and lead to soil erosion and so inhibit carbon storage, which means more global warming.[2] Climate change is set to overtake deforestation and other land-use change as the primary driver of nature loss.[3] Nature has a remarkable power to restore.For example, deforested land can revert to forest through natural regeneration, and marine phytoplankton, which act as natural carbon stores, turn over one billion tonnes of photosynthesising biomass every eight days.[4] Indigenous land and sea management has a particularly important role to play in regeneration and continuing care.[5] Restoring one subsystem can help another--for example, replenishing soil could help remove greenhouse gases from the atmosphere on a vast scale.[6] But actions that may benefit one subsystem can harm another--for example, planting forests with one type of tree can remove carbon dioxide from the air but can damage the biodiversity that is fundamental to healthy ecosystems.[7]

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,009
Communication savante0,0130,013
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0340,037
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,005

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,272 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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