Reframing climate change as a public health issue : a Canadian case study, 2008-2020
Notice bibliographique
Résumé
Les changements climatiques représentent une menace majeure pour la santé publique au Canada et ailleurs. À l’inverse, l’action climatique pourrait procurer des éventuels co-bénéfices santé. Bien que la recherche en matière de communication sur les changements climatiques soit en plein essor, seulement une poignée d’études ont exploré comment les médias relient les changements climatiques à leurs impacts sur la santé humaine. Les médias peuvent jouer un rôle clef, de par leur capacité à modeler la compréhension du public ainsi que son adhésion à des politiques nouvelles. Cette analyse de contenu examine la couverture des impacts sanitaires des changements climatiques dans le journal canadien The Globe and Mail entre 2008 et 2020. Notre étude suggère que le cadrage santé demeure sous-utilisé à ce jour, et que les journalistes ne réussissent pas à faire des liens exhaustifs entre climat et santé. Lorsque la question est abordée, le contenu est le plus souvent imprécis ; sans risque sanitaire, facteur social médiateur ou population vulnérable identifiés. Les co-bénéfices santé émanant de l’action climatique peuvent convier des émotions positives et ainsi inciter davantage à un changement comportemental. Malgré tout, ils demeurent rarement mentionnés. Tandis que des études précédentes montraient que les professionnels de la santé sont les mieux équipés pour communiquer les risques, nous avons constaté que ce sont les membres de la société civile, la plupart n’ayant pas d’expertise médicale, qui sont les plus souvent cités dans les articles. Enfin, la pandémie de Covid-19 peut être décrite comme une opportunité manquée pour recadrer les changements climatiques, puisque notre étude démontre que le cadrage santé n’était pas plus utilisé en 2020 qu’auparavant.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,287 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».