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Enregistrement W4412226579

Climate Change and Health Interlinkages for Urban Resilience:A Grey Literature Review

2023· article· en· W4412226579 sur OpenAlexaff
Vanessa Agudelo Valderrama, Nicola Tollin, Eleonora Orsetti, Jordi Morató

Notice bibliographique

RevueUniversity of Southern Denmark Research Portal (University of Southern Denmark) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversità degli Studi di TrentoEuropean CommissionMinistero della transizione ecologica
Mots-clésResilience (materials science)Climate changeUrban resilienceGrey literatureGeographyEnvironmental scienceEnvironmental planningEnvironmental resource managementPolitical scienceUrban planningEngineeringCivil engineeringGeologyOceanographyMEDLINEPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The causes and effects of climate change are strongly interrelated with human health. As a result, public and private international organizations have been addressing the issue, especially in urban areas, studying the impacts generated by climate change and its consequences on human health. This article reviews the grey literature published by public and private organizations working on climate change and health. Using the keywords climate change, health, ecosystem services, and urban resilience, 41 reports were selected to link climate change and cities, 30 for climate change and health, and 21 for ecosystem services and urban resilience. The selected documents were classified and analysed based on three categories related to conceptualizing the main topic and their contributions to the planning process of local governments. The review identified some knowledge gaps related to the level of development of methodological and conceptual framework and guidelines for policies. As a result, implementing actions from local governments that address the relationship of human health, urban resilience and ecosystem services in contexts of climate change in cities is still weak.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0120,017
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,263
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,143 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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