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Enregistrement W4412487640 · doi:10.1093/jnci/djaf182

Climate change mitigation and synergies with primary cancer prevention in Europe: time to implement opportunities

2025· article· en· W4412487640 sur OpenAlexfundno aff
Joachim Schüz, Isabelle Soerjomataram, Milena Foerster, Oliver Langselius, Sabine Rohrmann, Paolo Vineis, Béatrice Fervers

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchWorld Health Organization
Mots-clésClimate change mitigationClimate changeCancer preventionGlobal warmingEnvironmental healthBusinessEnvironmental planningCancerEnvironmental scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ten years after the adoption of the treaty on climate change by the 21st Conference of the Parties in Paris, implementation of climate change mitigation measures remains a priority and urgency. The same priority and urgency apply to cancer prevention to counter the trend of an increasing cancer burden. The burden is projected to increase worldwide more than 50% during the next 20-25 years, ruling out treatment as the only countermeasure because of overburdened health systems. Although the effects of global warming on the cancer burden are highly speculative, synergies of remedial action on climate change and increasing cancer rates have clearer evidence base. These synergies are described for the situation in Europe using the fourth edition of the European Code Against Cancer for recommendations on cancer prevention and the 2030 breakthroughs for climate change mitigation by the United Nations Climate Change High-Level Champions Climate Solutions Implementation Roadmap. European Code Against Cancer's recommendations on healthy body weight, physical activity, reduced meat consumption, avoiding too much sun, and reducing air pollution align well with many of the 2030 breakthrough recommendations on healthier food including limiting meat consumption; on cleaner air through reducing transportation and in general reducing carbon, methane, and other emissions; and on mitigating temperature rise. Campaigns combining climate change mitigation with cancer prevention have the potential to encourage individuals, community groups, and policymakers to empower the implementation of measures both for a healthy planet and toward a world where fewer people get cancer.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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