Headlining mental health in a changing climate: a systematic analysis of climate change and mental health news coverage from Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change exerts a profound and far-reaching toll on mental health, resulting in mental illness, diminished wellbeing, and strained social relations, with the severity of these impacts anticipated to intensify under future climate change. News coverage of climate-mental health issues can shape public perceptions and responses, and therefore understanding this coverage is vital for creating and implementing strategies to lessen climate-mental health risks. We systematically examined the extent, nature, and range of news articles from Canada and the United States that covered climate-mental health impacts. Five electronic databases were searched. Articles were included if they were print or online news stories that covered climate-mental health impacts and were published in English or French by sources in Canada or the United States between 2016 and 2020. A total of 1085 articles (642 unique stories) met the inclusion criteria and underwent data extraction and analysis using descriptive statistics and thematic analysis. Coverage of climate-mental health outcomes increased in both Canada and the United States from 2016 to 2019. There was, however, a substantial decrease in coverage by Canadian news outlets from 2019 to 2020. Further, although 468 different news outlets published at least one story on the topic, repeat coverage by any one news outlet was infrequent. Most opinion pieces presented climate-mental health impacts as legitimate or expressed support for people experiencing these issues. Roughly half of the included stories identified populations that are vulnerable to climate-mental health impacts, particularly children and young people. Additionally, approximately half of the included stories identified potential interventions or coping strategies to protect mental health, most often involving changes to individual lifestyles or behavior. More sustained coverage that focuses on protective factors, interventions, and coping strategies is needed, as this could help foster public understanding and drive action to reduce climate-mental health risks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».