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Enregistrement W7128598393 · doi:10.36584/cjic.2025.003.05.138.143

Environmental stewardship, sustainability, and planetary health related to infection prevention and control

2025· article· W7128598393 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Trillium Health Partners, Mississauga, ON, Canada, Madeleine Ashcroft

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Infection Control · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeGlobal warmingPublic healthDisease controlGlobal healthOutbreakArcticEffects of global warmingControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infection prevention and control (IPAC) practices are both impacted by and contribute to climate change and pollution. The World Health Organization (WHO, 2018) has identified climate change as the greatest global threat of the 21st century. Canada is warming more than twice as fast as the global rate, and the Canadian Arctic almost four times as fast (Rantanen et al., 2022). Extreme weather events from climate change are increasingly impacting the health of Canadians directly, through heat stroke (Adam-Poupart et al., 2014, 2015) and cardiorespiratory issues (Paterson et al., 2012; Levison et al., 2018). Global warming has contributed to the rise in diseases like Lyme disease in Canada, spread by vectors which can now live further north (Ogden et al., 2014; Canadian Medical Association, 2022; Romanello et al., 2024), and the simultaneous emergence of multidrug-resistant Candida auris in three continents may be linked to thermal adaptation (Casadevall et al., 2019).

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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