Climate change and global health outcome indicators: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background The impact of climate change on human health is not evenly distributed and is affected by regional geography and vulnerability of the local population. Official statistics that report these uneven impacts are needed to facilitate strategic planning and resource allocation. Purpose Identify globally defined indicators of the impacts of climate change on human health to inform the design of official statistics. Methods We followed recognized methods guidance for scoping reviews. Results Reviewing 4415 unique records, we extracted 73 unique and 33 repeated indicators from 20 sources. Temperature-related indicators were the most common (27%, 29/106), but many were repeated. Injury or illness indicators were more frequent than mortality indicators, with 59% (43/73) and 37% (27/73) respectively. Following breakdown of the categories into smaller, more specific outcomes, mortality from extreme weather events (n = 10) and illness due to zoonoses/vector-borne diseases (n = 9) were the most prevalent indicators. There was an absence/gap of indicators for five secondary categories. Conclusion Synthesis of climate-sensitive health indicators is crucial for establishing a cohesive official statistics framework to monitor the health impacts of climate change-related events. The abundance (and gaps) of indicators across categories of health effects aids in prioritization of developing new indicators and improving data availability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».