Climate change, biodiversity loss, and Indigenous Peoples’ health and wellbeing: A systematic umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous Peoples worldwide are experiencing a cascade of impacts on their health and wellbeing as a result of climate change and biodiversity loss. Existing literature at the interface of climate change, biodiversity loss, and Indigenous health tells us that Indigenous Peoples are among those most disproportionately and acutely affected by these impacts. Yet, a gap exists with respect to comprehensively and critically synthesizing the impacts reported across this literature and identifying Indigenous-led responses. Guided by an Indigenous advisory group, we employed a systematic umbrella review methodology, following PRISMA guidelines, to characterize the global secondary literature (PROSPERO registration #: CRD42023417060). In so doing, we identified the proximal, intermediate, distal, and gendered impacts of climate change and biodiversity loss on Indigenous health and wellbeing as well as Indigenous-led responses. Five databases were searched for published reviews, along with a grey literature search that focused on underrepresented geographic regions in the academic literature. Two independent reviewers conducted two-stage screening, data extraction, and quality assessment of retrieved records. Basic descriptive statistics were calculated. Qualitative data were analyzed thematically, using a constant comparative approach. A total of 38 review articles met the eligibility criteria and 37 grey literature records were retrieved and included in the review. Reviews were published between 2010-2023 and geographically clustered in the Circumpolar North. Intersecting proximal, intermediate, and distal impacts were characterized as place-based and specific, and linked to colonialism as an antecedent to and driver of these impacts. Gendered impacts were underexplored within reviews. Reviewed literature underscored the value of engaging diverse knowledge systems; platforming localized, community-led adaptation to climate change and biodiversity loss, while addressing sociopolitical constraints to these efforts; and applying a broader conceptualization of health that aligns with Indigenous frameworks. Going forward, we must foreground equity- and rights-based considerations within integrated responses to climate and biodiversity crises.
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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 | 0,021 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».