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Enregistrement W7106029326 · doi:10.7939/83033

Examining the Mental Health Impacts of Climate Change Among Young People in Canada

2025· dissertation· en· W7106029326 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeMental healthScope (computer science)Public healthEffects of global warmingGlobal warming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Younger generations have never known a world untouched by climate change. Their lives have been shaped by its alarming scale, speed, and scope, and they are likely to experience increasingly dramatic climate changes throughout their lifetimes. Given the magnitude of this crisis, it isn’t surprising that climate change is associated with adverse mental health outcomes among young people. Although these mental health impacts have long been overlooked, they are now gaining attention, with policy- and decision-makers around the world calling for more research. Responding to these calls, this research used a mixed- and multi-methods approach to examine the extent to which climate change is impacting the mental health of young people (ages 13–34 years old) in Canada. As the evidence base and public discussion on this topic grow, there is an urgent need to analyze related research and news coverage to better understand the scope of climate-mental health risks and how they are communicated to the public, providing insight into how public discourse and policymaking may be influenced and shaped. Therefore, a systematic scoping review of primary research in North America (n=89 articles) and an analysis of Canadian and U.S. media coverage (n=1085 articles) were conducted. Findings from these reviews highlight a clear need for national-level research and discussion on this issue in Canada. Although case study research in Canada has revealed various mental health challenges among young people in regions that are highly sensitive to climate change, we do not know how common these impacts are across the country. This current lack of national data limits our understanding of the scope of the issue and hinders both federal and international policy and decision-making. Thus, a national randomized cross-sectional survey was conducted to examine emotional and mental health impacts from climate change (n=409 young people). Results show that young people in Canada experience a wide range of emotional responses to climate change, with the vast majority reporting at least mild levels of worry or hopelessness. More concerningly, some young people appear to be experiencing deeper, potentially unhealthy levels of despair, including climate anxiety that disrupts daily life and causes them to dwell on their emotions. Together, these three complementary data-generating strategies helped uncover population-level patterns in climate change and mental health research, highlighting the broad and pervasive ways these risks are manifesting among young people. This research addresses a critical gap in a field that has largely focused on physical health by quantifying and characterizing the emotional and mental health impacts of climate change. It has important implications for policies and programs to support the wellbeing and resilience of young people, a population increasingly affected by the long-term consequences of climate change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0090,016
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
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