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Enregistrement W4396927827 · doi:10.1002/casp.2807

Climate change and its impact on the mental health well‐being of Indigenous women in Western cities, Canada

2024· article· en· W4396927827 sur OpenAlexaffabout
Jebunnessa Chapola, Ranjan Datta, Jaime Waucaush‐Warn, Sujoy Subroto

Notice bibliographique

RevueJournal of Community & Applied Social Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMount Royal UniversityUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWell-beingMental healthIndigenousClimate changeGeographyPolitical sciencePsychologySocioeconomicsEconomic growthSociologyPsychiatryEcologyEconomicsGeologyOceanographyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This collaborative paper explores the interconnections between climate change and the mental health and well‐being of Indigenous women in Western Canada. As the impacts of climate change intensify globally, vulnerable populations, particularly Indigenous communities, face disproportionate and multifaceted challenges. Centering on Indigenous women in Western Canada, this study explores how the climate crisis magnifies Indigenous communities' mental health disparities. Drawing from the Indigenist feminist research approach, the investigation focuses on Indigenous women's lived experiences, perceptions, and land‐based coping strategies amidst climate challenges, while simultaneously addressing the unique social, cultural, and historical factors influencing their mental health vulnerabilities within the context of climate change. The findings shed light on the complex relationships between environmental degradation, ongoing colonial impacts on traditional practices, and the mental well‐being of Indigenous women. Concluding with implications for policy and community‐led interventions, this research contributes to the discourse on the intersectionality of climate change impacts and mental health, particularly focusing on Indigenous women in Western Canada.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,002
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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