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Record W2044276142 · doi:10.1177/1757975910389285

Le Québec face au défi croisé de l’application des savoirs en santé climatique

2010· article· fr· W2044276142 on OpenAlexaffabout
V. Lapaige

Bibliographic record

VenueGlobal Health Promotion · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicClimate Change and Health Impacts
Canadian institutionsInstitut National de Santé Publique du Québec
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Par-delà les huit Objectifs du Millénaire pour le Développement, l’humanité est actuellement confrontée à un nouvel obstacle : le réchauffement global dû à l’effet de serre. Face à ce défi planétaire, il est primordial d’agir en tant que citoyen et acteur en santé publique si nous voulons assurer un développement humain harmonieux et équitable, dans le respect de l’environnement. Ainsi pouvons-nous agir conformément à l’Article 6 de la Convention-Cadre des Nations Unies sur les changements climatiques (CCNUCC) qui prône la mobilisation du public et fixe des objectifs d’éducation, de formation et de sensibilisation à l’échelle locale et internationale. Nous pouvons participer à la valorisation des écosavoirs et à l’actualisation des apprentissages liés à la lutte contre les changements climatiques tout en développant des stratégies d’application des connaissances en matière d’atténuation des changements climatiques et d’adaptation de la santé publique aux changements climatiques. Inscrit dans cette lignée d’action, un programme innovant de chaire d’étude qui prône une intégration et une application transfrontières des savoirs, est actuellement en développement au Québec. Géré par l’Institut national de santé publique, il s’ancre globalement à l’Article 6 de la CCNUCC et localement, au Plan d’action 2006-2012 sur les changements climatiques — volet santé (« Thème 6 » de l’Action 21, menée par le Ministère de la Santé et des Services sociaux). Ce programme collaboratif de formation écosystémique, de recherche et de réflexion veut, avec l’appui de partenaires francophiles issus du Nord et du Sud, répondre à ce défi afférent aux nouveaux savoirs et apprentissages en santé d’origine climatique. Il nourrit une double vision de leadership partagé et d’application de savoirs probants qui transcendent les frontières sectorielles, disciplinaires, géographiques, cognitives, culturelles. Il cherche dès aujourd’hui à tisser des liens partenariaux, tant en rapport avec le réchauffement global qu’avec l’application des connaissances et diverses grandes questions de notre temps.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.833
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.035
GPT teacher head0.370
Teacher spread0.335 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2010
Admission routes2
Has abstractyes

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