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Enregistrement W4417454623 · doi:10.3389/fsci.2025.1613595

Obesity and climate change: co-crises with common solutions

2025· article· en· W4417454623 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthMedical Research CouncilDiabetes UKWellcome Trust
Mots-clésObesityClimate changeFood systemsPsychological interventionOverconsumptionEffects of global warmingPublic healthFood security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global obesity crisis involves an unprecedented and rapid change to the human phenotype. Conferring vast levels of avoidable morbidity and mortality at enormous cost, it has proved refractory to previous policy-led action. This article reviews recent developments in our understanding of obesity and its links to the climate co-crisis, aiming to inform evidence-based, societal-level actions to address both. Recent therapeutic developments now offer transformative interventions for millions of people living with obesity. However, treating all affected adults and children with major bariatric surgery or lifelong anti-obesity medication is unsustainable given the risks and costs. The obesity crisis has been driven primarily by the transformation of our food environment toward diets dominated by ultra-processed foods (UPFs) that exert multiple addictive and obesogenic mechanisms. Emerging evidence shows that not all UPFs have the same impact: processed meat and low-fiber, energy-dense UPFs are linked with poorer outcomes compared with less energy-dense, high-fiber, plant-rich UPFs, indicating that more nuanced classifications would be helpful. This food system also contributes significantly to climate change and other environmental harms, primarily through ruminant meat consumption. Both climate change and obesity are driven by unsustainable, but profitable, consumption. Solutions exist but have not been adequately implemented owing to a lack of political will. They require food system reforms that replace energy-dense UPFs with unprocessed foods and reduce animal-sourced foods. Accumulating evidence supports prioritizing actions to remove market distortions via increasing cost transparency, taxing unhealthy foods (redirecting the proceeds to public health), combating marketing, effective food labeling, facilitating healthy food choices, promoting healthy living environments, and public and professional education. New economic models, market demand shifts, and technological innovation should all be harnessed to overcome economic and political barriers, and food system reform should be integral to future actions to achieve the Sustainable Development Goals. This transformation to improve both human and planetary health will require interdisciplinary scientific advocacy and coalition-building across society. During the COVID-19 pandemic, societies recognized how rapid, concerted, science-led action can effectively address a global threat; a similar societal shift is required to motivate the political action needed to address the obesity crisis.

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.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,855

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 technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,243 · 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