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Enregistrement W4414606205 · doi:10.1371/journal.pclm.0000546

Investigating the recommendations and governmental actions to address the emerging risks of vector-borne diseases in Canada’s changing climate: A scoping review

2025· article· en· W4414606205 sur OpenAlexafffundabout
Renée Schryer, Manisha A. Kulkarni

Notice bibliographique

RevuePLOS Climate · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAdaptation (eye)Consistency (knowledge bases)Government (linguistics)Inclusion (mineral)Grey literatureClimate change adaptationPopulation healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is expected to increase the risks associated with vector-borne diseases, and its implications for human health are already being observed across Canada. The objective of this review was to investigate the recommended adaptation strategies related to the risks associated with vector-borne diseases and examine how various levels of government in Canada are executing these recommended actions in their climate change adaptation plans. A combined methodology was employed, consisting of two distinct searches to examine both the recommended adaptation strategies in the peer-reviewed literature and the adaptation actions from governmental sources in the grey literature. Relevant sources were identified across four databases (Embase, Medline, Scopus, Global Health), as well as national, subnational, and municipal governmental websites across Canada. Data were categorized into eight (8) specific adaptation categories based on previously established frameworks. Data were also collected on which vector-borne diseases were referenced, the vulnerable population groups considered, and the inclusion of a One Health focus. A total of 198 peer-reviewed articles and 89 grey literature sources were reviewed, which contained a total of 591 groups of adaptation recommendations and 184 groups of adaptation actions. The categories of ‘Information and Research’ , ‘Capacity Building’ , and ‘Warning and Observation Systems’ demonstrated the greatest consistency between proposed recommendations and implemented actions. Our findings revealed a strong alignment between the recommended strategies and the adaptation measures being implemented. However, notable discrepancies were present among the categories of ‘ Management, Planning, and Policy’, ‘Practice and Behaviour’ , and ‘Laboratory Methods and Other Tools’ , revealing gaps across the literature and potential opportunities for further action. While many recommended strategies are being incorporated into actions across Canada, significant regional variability and gaps remain. We advocate for an increased investment in adaptation measures targeting vector-borne diseases and a greater integration of the One Health approach in subnational and municipal plans.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,869

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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