Climate change, biodiversity loss, and Indigenous Peoples’ health and wellbeing: a systematic umbrella review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research that examines the intersections of Indigenous Peoples' health and wellbeing with climate change and biodiversity loss is abundant in the global scholarship. A synthesis of this evidence base is crucial in order to map current pathways of impact, as well as to identify responses across the global literature that advance Indigenous health and wellbeing, all while centering Indigenous voices and perspectives. This protocol details our proposed methodology to systematically conduct an umbrella review (or review of reviews) of the synthesized literature on climate change, biodiversity loss, and the health and wellbeing of Indigenous Peoples globally. METHODS: A multidisciplinary team of Indigenous and non-Indigenous scholars will conduct the review, guided by an engagement process with an Indigenous Experts group. A search hedge will be used to search PubMed®, Scopus®, Web of Science™, CINAHL (via EBSCOHost®), and Campbell Collaboration databases and adapted for use in grey literature sources. Two independent reviewers will conduct level one (title/abstract) and level two (full-text) eligibility screening using inclusion/exclusion criteria. Data will be extracted from included records and analyzed using quantitative (e.g., basic descriptive statistics) and qualitative methods (e.g., thematic analysis, using a constant comparative method). DISCUSSION: This protocol outlines our approach to systematically and transparently review synthesized literature that examines the intersections of climate change, biodiversity loss, and Indigenous Peoples' health and wellbeing globally. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: This protocol was registered with the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) on April 24, 2023 (registration number: CRD42023417060).
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 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 | 0,190 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,088 | 0,021 |
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 ».