Towards youth-inclusive strategies for research on climate change and health in sub-saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
Globally, young people are effecting significant changes in the field of climate change through various means, such as advocacy, education and awareness campaigns, litigation, innovative solutions, and volunteering. These youth-led initiatives are essential, considering that they will face the long-term health effects of climate change. The need to address disparities in climate and health-related research, policy, and program responses in sub-Saharan Africa (SSA) has never been greater, considering the increasingly pronounced effects of climate change on human health. Within the African continent, where research, policies and programs are predominantly shaped by older people, the inclusion of youth is vital to contribute effectively to the discourse on climate change. In this short communication, we reflect on the limited representation of young people as researchers within the African academy studying the links between climate change and health. We provide a rationale emphasizing the urgent need to build a robust community of researchers that encompasses youth. Our argument advocates for gender-responsive investments in training young researchers in climate change and health to deepen their understanding and address the disproportionate impacts on vulnerable populations. We propose strategies to enhance their meaningful involvement in research and knowledge production in these fields.
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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 | 0,160 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,019 |
| Communication savante | 0,022 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,049 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».