Les effets du changement climatique sur la santé : Découvrez les risques et faites partie de la solution
Bibliographic record
Abstract
les risques et faites partie de la solution C Howard 1,2 *, P Huston 3 Résumé Le changement climatique représente une menace claire et immédiate pour la santé humaine.Les répercussions sur la santé sont déjà observables au Canada, qui se réchauffe environ deux fois plus vite que la moyenne mondiale.Le Rapport sur l'écart entre les besoins et les perspectives en matière de réduction des émissions, récemment publié par les Nations Unies, indique que si les pays maintiennent leurs efforts actuels en matière d'émissions, les émissions dépasseront les objectifs fixés dans l'Accord de Paris et le réchauffement climatique dépassera 2 °C mondialement.L'augmentation des risques pour la santé est une conséquence importante du réchauffement planétaire.Il est possible de prévenir et atténuer les effets des changements climatiques sur la santé, et l'identification et diffusion de ces stratégies constituent l'une des meilleures incitations à l'action.Cet éditorial présente un aperçu de certaines des initiatives mondiales et nationales en cours pour réduire les émissions et s'attaquer aux risques pour la santé du changement climatique en général, et met en lumière certaines des initiatives nationales en cours pour atténuer le risque accru de maladies infectieuses plus particulièrement au Canada.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".