Climate change, poverty, and health: A scoping review of the Canadian context
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The understanding of the role of climate change in worsening health outcomes and social disparities is growing, highlighting poverty as a key factor amplifying exposure to environmental hazards and as a result of such exposure. However, there has been insufficient focus on the unique risks encountered in Canada, highlighting the necessity for targeted understanding to inform and evaluate effective responses. The question guiding the present scoping review is: In the Canadian context, what are the impacts and implications of climate change and weather extremes on the physical and mental health of those experiencing poverty, as evidenced in the peer-reviewed academic literature? Methods: = 28). Results: The articles included 23 reports of primary research and five reviews, spanning 2000 to 2022. Six theme areas emerged at the climate change, poverty, and health intersection in Canada: heat, air pollution, food security, pollen, wildfire evacuation, and health systems. Discussion: Addressing poverty reduction is identified as a critical lever for reducing environmental risks and enhancing resilience, although challenges remain in implementing evidence-based interventions due to significant gaps in knowledge. Future research should consider exploring outcomes disaggregated by sociodemographic factors, interconnections between heat and air pollution, and interventions targeting vulnerable groups.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».