Climate and health: a path to strategic co-financing?
Notice bibliographique
Résumé
Leveraging the co-benefits of investments in health and climate can be best achieved by moving away from isolated financing approaches and adopting co-financing strategies, which aim to improve the outcomes of both sectors. We propose a framework for studying co-financing for health and climate that considers the degree of integration between sector funding, and whether arrangements are 'passive', when cross-sectoral goals are indirectly affected, or 'strategic', when they are pre-emptively supported to build resilience and sustainability. We conducted a rigorous, evidence-focused review to describe co-financing mechanisms according to a framework, including the context in which they have been employed, and to identify enablers and barriers to implementation. We searched the international literature using Pubmed and Web of Science from 2013 to 2023, the websites of key health and climate agencies for grey literature and consulted with stakeholders. Our review underscores the significant impact of climate change and related hazards on government, health insurance and household health-related costs. Current evidence primarily addresses passive co-financing, reflecting the financial consequences of inaction. Strategic co-financing is under explored, as are integrative co-financing models demanding cross-sectoral coordination. Current instances of strategic co-financing lack sufficient funding to demonstrate their effectiveness. Climate finance, an under used resource for health, holds potential to generate additional revenue for health. Realizing these advantages necessitates co-benefit monitoring to align health, climate mitigation and adaptation goals, alongside stronger advocacy for the economic and environmental benefits of health investments. Strategic co-financing arrangements are vital at all system levels, demanding increased cross-sectoral collaboration, additional funding and skills for climate integration within health sector plans and budgets, and mainstreaming health into climate adaptation and mitigation plans. Supporting persistent health needs post-disasters, promoting adaptive social protection for health and climate risks, and disseminating best practices within and among countries are crucial, supported by robust evaluations to enhance progress.
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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 | 0,047 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».