Les changements climatiques mondiaux et la santé des enfants canadiens
Bibliographic record
Abstract
Abstract Les changements climatiques sont une réalité. De nombreuses autorités insistent sur la nécessité de déployer et d’adapter les efforts environnementaux en vue de protéger la santé des êtres humains. Les changements climatiques s’accélèrent, et les pays situés à des latitudes élevées, comme le Canada, les subissent de manière plus directe. De plus, certains paramètres sont plus spectaculaires que dans les pays situés à des latitudes moyennes ou faibles. Les enfants sont vulnérables aux effets des changements climatiques sur la santé, et les médecins et autres dispensateurs de soins doivent être prêts à en détecter, en gérer et en prévenir les dangers. Le présent point de pratique fait ressortir certaines menaces précises des changements climatiques sur la santé des enfants et des adolescents et fournit des ressources pour les professionnels de la santé. Les défis climatiques et leurs effets sur la santé des enfants sont décrits en tenant compte de rapports canadiens importants et d’information prouvée scientifiquement. S’ils connaissent mieux les effets immédiats et à long terme des changements climatiques sur la santé des enfants, les médecins et les autres dispensateurs de soins pourront conseiller les familles et mener leur pratique avec plus d’efficacité.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.001 |
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".