Climate Change and Adolescent Health: An Evidence Gap Map Exercise
Notice bibliographique
Résumé
eview question / Objective Research Questions -The research questions that will guide the evidence gap map exercise are as follows: 1.What are the documented impacts of climate change on adolescent health outcomes among adolescents aged 10-25 years? 2. How does climate change affect the risk of injury, lung disease, infectious disease, poor nutrition, sexual and reproductive health (SRH) issues, mental health, and education among adolescents?3. What are the socioeconomic implications of climate change on adolescent health?4. What interventions or strategies have been identified to mitigate the effects of climate change on adolescent health for adolescents aged 10-25 years?Background This evidence gap map exercise aims to examine climate change's impact on adolescent health, focusing on adolescents aged 10-19 years.The protocol outlines the research questions, population, search strategy, study designs, outcome measures, quality assessment, data synthesis, subgroup analysis, sensitivity analysis, and dissemination plans.Rationale The rationale for this evidence gap map exercise is to address the gaps in knowledge regarding the impact of climate change on adolescent health, specifically focusing on adolescents aged 10-19 years.Adolescence is a critical period of physical, cognitive, and psychosocial development, and climate change poses significant risks to their health, well-being, and prospects.Understanding the specific impacts and identifying evidence gaps will inform interventions and policies to protect adolescent health.
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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 | 0,049 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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 ».