Investigating the extent and quality of health-focused climate adaptation planning: Insights from Western Canadian cities
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is resulting in morbidity and mortality across all regions of the globe. As temperatures continue to rise, the threat to health grows. Regardless of potential mitigation measures, some degree of warming in the near future is unavoidable. As a result, climate adaptation strategies targeted to protecting human health are essential. Local governments have a key role to play in health-focused adaptation, given their strong understanding of local health impacts, knowledge of the local population, and ability to implement local interventions. However, research demonstrates that local governments struggle to make meaningful progress on health-focused adaptation, and are often underprepared to face climate-health risks. Set in the Western Canadian context, this study applies a case study methodology (plan content analysis and key actor interviews) to explore the extent and quality of health-focused climate adaptation planning in five case study cities. Results indicate that although health-focused adaptation planning has been initiated within case study cities, various weaknesses exist within plans. Key weaknesses include a lack of climate-health information, a narrow focus on heat, and missing implementation details. Ultimately, cities note that they are struggling to make progress on their health-focused adaptation agendas, and describe themselves as unprepared to face climate-related health risks. Recommendations to improve health-focused adaptation planning are provided.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».