Tackling climate change is a global medical community responsibility
Notice bibliographique
Résumé
Tackling climate change is a global medical community responsibilityClimate change is no longer a distant threat, but a pressing reality that is significantly affecting human health. 1 With 2023 marked as the hottest year on record, 2 the projections are dire: the direct health impacts of climate change are projected to take 250,000 lives annually by 2050. 3 From extreme heat to flash flooding, climate change will affect everything from water security and food production 4 to patterns of infectious disease.No nation is immune, but the impact will be felt more by some than others.In this escalating global health emergency, the medical community's collaborative action is vital.As physicians, it is our duty to create change within our health systems and advocate for our patients' health.Despite being separated by thousands of miles geographically and two hemispheres, the Royal College of Physicians (RCP), the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC) and the Royal Australasian College of Physicians (RACP) are closely united in tackling this issue.Their work should serve as a clarion call for health leaders worldwide.Physicians in Australasia have long advocated for climate health action.The RACP's extensive climate work 5 garners strong support and reflects its members' increasing concern about climate health impacts and the use and extraction of fossil fuels.The RACP has sought to bring health leaders together, establishing the Healthy Climate Future campaign, 6 which unites 13 medical colleges and numerous specialty societies.
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 | 0,011 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».