Climate Change Policies and Social Inequalities in the Transport, Infrastructure and Health Sectors: A Scoping Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Climate action has been deemed as fundamental to counteract the impacts of rising global temperatures on health which will disproportionately affect low-income populations, racial and ethnic minorities, women, and other historically marginalized groups. Along with poverty reduction, inequality mitigation, gender equality promotion, and public health protection, climate action has been recognized as a fundamental goal for achieving Sustainable Development Goals (SDGs). However, despite growing recognition of the need to align climate action with development goals, there is a knowledge gap regarding how the implementation of climate change mitigation and adaptation policies impacts social inequalities. To address this knowledge gap, this document proposes a scoping review protocol aimed at identifying and synthesizing research that examines the impacts of climate policies on inequalities at the subnational scales, within the transport, infrastructure and health. The objective of this review is to map existing evidence, identify conceptual and empirical gaps and inform policy strategies that promote climate action in line with values of social justice and equality.
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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 | 0,132 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,011 |
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 ».