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Enregistrement W4414129556 · doi:10.3390/ijerph22091417

Sex and Gender Influences on the Impacts of Disasters: A Rapid Review of Evidence

2025· review· en· W4414129556 sur OpenAlexafffundabout
Carol Muñoz Nieves, Lorraine Greaves, Ella Huber, Andreea C. Brabete, Lindsay Wolfson, Nancy Poole

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBritish Columbia Centre of Excellence for Women's Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAffect (linguistics)Context (archaeology)Mental healthEquity (law)Public healthSocial environmentSuicide preventionHuman factors and ergonomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both sex-related factors and gender-related factors affect the immediate and long term mental and physical health impacts of disasters, including those resulting from public health emergencies, climate-related events, and naturally occurring phenomena. These include sex-specific biological, physiological and genetic processes, mechanisms underlying reproduction, disease outcomes, and stress, immune, and trauma responses. Gendered factors such as roles, relations, identity, and institutional policies that have an impact on caregiving, occupation, gender-based violence, and access to healthcare, also influence the impacts of disasters and emergencies. Sex/gender factors interact with a range of social determinants to affect the equitability of impacts. A rapid review was conducted to examine evidence from Australia, Canada, countries from the European Union, New Zealand, the United Kingdom (UK), and the United States of America (USA) on the influence of sex- and gender-related factors in the context of disasters, such as COVID-19, earthquakes, floods, hurricanes, and wildfires. This article describes and categorizes this evidence with attention to real-world impacts of the interactions between sex, gender, and other equity related factors. Broad considerations for improving research and practices to support more sex and gender research in this area and ultimately, to improve emergency and disaster management, are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,525
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,065 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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