Opportunities and challenges for financing women’s, children’s and adolescents’ health in the context of climate change
Notice bibliographique
Résumé
Women, children and adolescents (WCA), especially in low-income and middle-income countries (LMICs), will bear the worst consequences of climate change during their lifetimes, despite contributing the least to global greenhouse gas emissions. Investing in WCA can address these inequities in climate risk, as well as generating large health, economic, social and environmental gains. However, women's, children's and adolescents' health (WCAH) is currently not mainstreamed in climate policies and financing. There is also a need to consider new and innovative financing arrangements that support WCAH alongside climate goals.We provide an overview of the threats climate change represents for WCA, including the most vulnerable communities, and where health and climate investments should focus. We draw on evidence to explore the opportunities and challenges for health financing, climate finance and co-financing schemes to enhance equity and protect WCAH while supporting climate goals.WCA face threats from the rising burden of ill-health and healthcare demand, coupled with constraints to healthcare provision, impacting access to essential WCAH services and rising out-of-pocket payments for healthcare. Climate change also impacts on the economic context and livelihoods of WCA, increasing the risk of displacement and migration. These impacts require additional resources to support WCAH service delivery, to ensure continuity of care and protect households from the costs of care and enhance resilience. We identify a range of financing solutions, including leveraging climate finance for WCAH, adaptive social protection for health and adaptations to purchasing to promote climate action and support WCAH care needs.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».