Biodiversity and human health: A scoping review and examples of underrepresented linkages
Notice bibliographique
Résumé
Mounting evidence supports the connections between exposure to environmental typologies(such as green and blue spaces)and human health. However, the mechanistic links that connect biodiversity (the variety of life) and human health, and the extent of supporting evidence remain less clear. Here, we undertook a scoping review to map the links between biodiversity and human health and summarise the levels of associated evidence using an established weight of evidence framework. Distinct from other reviews, we provide additional context regarding the environment-microbiome-health axis, evaluate the environmental buffering pathway (e.g., biodiversity impacts on air pollution), and provide examples of three under- or minimally-represented linkages. The examples are (1) biodiversity and Indigenous Peoples' health, (2) biodiversity and urban social equity, and (3) biodiversity and COVID-19. We observed a moderate level of evidence to support the environmental microbiota-human health pathway and a moderate-high level of evidence to support broader nature pathways (e.g., greenspace) to various health outcomes, from stress reduction to enhanced wellbeing and improved social cohesion. However, studies of broader nature pathways did not typically include specific biodiversity metrics, indicating clear research gaps. Further research is required to understand the connections and causative pathways between biodiversity (e.g., using metrics such as taxonomy, diversity/richness, structure, and function) and health outcomes. There are well-established frameworks to assess the effects of broad classifications of nature on human health. These can assist future research in linking biodiversity metrics to human health outcomes. Our examples of underrepresented linkages highlight the roles of biodiversity and its loss on urban lived experiences, infectious diseases, and Indigenous Peoples' sovereignty and livelihoods. More research and awareness of these socioecological interconnections are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».