Bolstering community resilience through health-focused climate change adaptation: moving from talk to action in Western Canadian communities
Notice bibliographique
Résumé
The impacts of climate change have been recognized as a global health emergency. Worsening climate stressors are resulting in injury, illness and death. As this threat to health grows, so does the need to adapt. Climate change adaptation has been noted to reduce the risk of disease transmission, chronic illness exacerbation, physical trauma, and the mental health impacts associated with climate change. Cities across Western Canada have initiated the process of implementing health-focused climate change adaptation; however, progress has been slow, leaving communities vulnerable to health threats. Exploring five case study communities in Western Canada, this research sheds light on factors that enable and constrain progress on health-focused climate change adaptation. Research objectives are addressed through analysis of 16 key actor interviews (with experts in public health, planning, local governance, and other related fields), and a scan of relevant strategic planning documents. Results indicate that political will, expertise, and awareness has resulted in the development of health-focused climate change adaptation policy/ plans. However, implementation of these plans lags in practice. This lag stems from a lack of implementation detail in climate change adaptation plans, limited understanding of the impact of climate change on health, and jurisdictional confusion.
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 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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,059 | 0,018 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».