Nurses and Climate Change: A Narrative Review of Nursing Associations’ Recommendations for Integrating Climate Change Mitigation Strategies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: According to the World Health Organization, climate change is the greatest challenge of the twenty-first century. It is already affecting the health of many Canadians through extreme heat, wildfires and the expansion of zoonotic diseases. As trusted professionals, nurses are in favourable position to take action on climate change. PURPOSE: To document the recommendations issued by Quebec, Canadian, American and international nursing associations regarding nursing practices that address climate change or environmental issues. METHODS: This narrative review was conducted by establishing a list of environmental and general nursing associations in the geographical areas of interest through Google searches as well as by retrieving documents about climate change or environmental issues published by these organizations on their websites. Data related to the documents' characteristics and recommended nursing roles were then extracted. RESULTS: The review identified 13 nurses' organizations and 20 documents describing 37 recommendations for nurses in seven socioecological areas: individual, patient-focused, workplace, nursing associations, public health organizations, political and education. CONCLUSIONS: There is a gap between the breadth of roles that nurses may be called upon to play in addressing climate change and the degree to which relevant organizations are prepared to create the required conditions for them to do so. Several lessons emerged, including that the urgency of the climate crisis requires clear guidelines on how nurses can integrate climate change and its resultant health concerns into practice through nurses' associations, education and bottom-up nursing innovations. Funding is required for such initiatives, which must also prioritize health inequalities.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».