WHO Air Quality, Energy Access and Health Science and Policy Summaries
Notice bibliographique
Résumé
F or nearly 70 years, the World Health Organization (WHO) has been at the forefront of global efforts to advance clean air for better health.Through its leadership in setting evidence-based air quality guidelines, convening multisectoral stakeholders, collecting relevant data and supporting countries in implementing effective policies, WHO has played a central role in protecting populations from the health risks of air pollution.The recent Second WHO Global Conference on Air Pollution and Health, held in Colombia in March 2025, built upon this legacy.It convened ministers of health, environment and energy, and key stakeholders from across sectors, catalysing the global momentum to accelerate action on air pollution, energy access and climate change. An introductionAt the heart of this collective effort is the WHO Science and Policy Summaries (SPS) series.These concise, evidencebased snapshots synthesize the latest scientific knowledge, highlight pressing challenges and identify vulnerable groups and sector-specific solutions to reduce air pollution and promote health.They provide a powerful evidence-based risk communication mechanism to develop a common understanding of the priorities for action among diverse stakeholders.By focusing on sectoral solutions -ranging from clean household energy, sustainable transport, agriculture and green spaces, to land use planning, power generation, industry and waste management -the SPS provide practical pathways for governments and stakeholders to act decisively and inclusively.Notably, the series also addresses key policy instruments such as transboundary conventions and air quality legislation, essential levers for achieving clean air and public health gains across borders and jurisdictions.Furthermore, the series explores critical intersections with climate change, gender, equity and regional dynamics, ensuring that no one is left behind.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».