Notice bibliographique
Résumé
The recent analysis by Mora and colleagues revealed that over 277 diseases can worsen due to climatic hazards resulting from greenhouse gas emissions. Specifically, more than 58% of known human diseases can be aggravated by climate change. Furthermore, there are over 1,000 pathways through which various climatic hazards have contributed to disease outbreaks, primarily due to the diversity of pathogens. This analysis also urges immediate action to address the root of the problem-reducing greenhouse gas (GHG) emissions. Numerous climatic hazards affect the incidence of human pathogenic diseases. Unfortunately, due to the complexity and multifaceted nature of the problem, there cannot be a single comprehensive solution to minimize climate-driven outbreaks. This study seeks to identify outbreaks of specific diseases categorized as epidemics, whose incidence is strongly correlated with global warming. The focus of this analysis is on (1) organizations responding to climate-related diseases to decelerate the incidence rates; (2) to call for a new disciplines in epidemiology that focuses exclusively on climate change-related prediction for future pandemics; (3) looking at the problem from the patient's point of view-how do non-medical/health professionals contribute to minimizing the spread of climate-related diseases?; (4) to analyze outbreaks vs. urbanization/pollution/increase in population density and public health policies; also (5) to verify the vaccination coverage vs. case reduction rate.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».