Weathering the Storm: Climate‐Related Weather Event Experiences of Families of Children With Medical Complexity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Climate change is increasingly an urgent concern because of the catastrophic and irreversible impacts on the planet and society as a whole. In recent years, there have also been more frequent and extreme weather events such as heatwaves, droughts, floods and wildfires across the globe. Although families of children with medical complexity may be particularly vulnerable to the impacts of extreme weather events, few studies exist that address this topic. METHODS: Drawing upon a subset of data from two qualitative studies, we explored the experiences of families during climate-related weather events in British Columbia, Canada. During the summer and fall of 2021, this area experienced a series of extreme weather events (e.g., heat dome, wildfires and atmospheric rivers causing flooding) in rapid succession. Semistructured interviews were conducted with 30 parents between July 2021 and April 2022. Descriptive content analysis was used for data analysis. RESULTS: Participants described their lived experiences during the heat dome, wildfires and flooding of 2021. Across all of the weather events, children with medical complexity experienced social isolation and, for some, increased anxiety. Participants also shared adaptive measures, or strategies, they used during these events. In the absence of government supports, families drew upon their informal peer networks in some situations. CONCLUSIONS: The unique needs of children with medical complexity are not accounted for in existing government policies and supports related to climate-related weather events. Families are self-reliant and draw upon their informal peer network for supports. There is an urgent need for inclusive programs and supports across emergency management, health, education and social care to address the needs of this group.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».