Climate Risks and Impacts on the Physical Health of Indigenous Peoples in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous nations are seeing the effects of climate change, despite contributing relatively little to greenhouse gas emissions. The immediate and long-term health impacts of these changes are attracting growing attention from public health organizations, Indigenous organizations, and researchers across Canada. A scoping review of the scientific literature was conducted primarily to guide public health actions aimed at preventing the health impacts of climate change. The review sought to answer the following question: What is known scientifically about climate risks and Indigenous health in Canada? The review focused specifically on factors influencing physical health. Analysis of 21 articles revealed that: • The climate risks most frequently reported in Indigenous contexts include: the thawing and freezing of permafrost and/or sea ice, extreme precipitation, temperature departures, unpredictable weather, and storms. • The most commonly cited health impacts of climate risks are: unintentional injuries and unintentional injury deaths, food poisoning, chronic and respiratory diseases, and parasitic infections. The determinants of health primarily studied are: access to land, diet, culture, and knowledge transfer. Impacts on public services, self-determination and governance, and schooling have been less explored. • The authors focused most on the lived experiences of Inuit and First Nations, and not at all on those of the Métis. Arctic communities have been studied more extensively than Subarctic communities. • The research primarily adopted a participatory and collaborative approach emphasizing the observations and experiences of those considered most directly affected by climate change—for example, hunters and Elders. Several areas remain to be explored. The effects of climate risks on the physical health of Indigenous Peoples do not appear to have been measured quantitatively, representing a gap in the scientific knowledge on the subject. Moreover, there are no articles on First Nations or Inuit in Quebec, in either community or urban settings. Several hazards, including wildfires, and their impacts on health and its determinants, have been little or not at all studied in the scientific literature.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».