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Record W4366338862 · doi:10.46747/cfp.6904242

Santé publique clinique, changement climatique et vieillissement

2023· article· fr· W4366338862 on OpenAlexaffvenue
Susan Deering

Bibliographic record

VenueCanadian Family Physician · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicClimate Change and Health Impacts
Canadian institutionsSunnybrook Health Science Centre
Fundersnot available
KeywordsComputer science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nous ne pouvons pas prévenir les phénomènes météorologiques extrêmes causés par le changement climatique, mais nous pouvons-et nous devons-nous y adapter.Joanna Eyquem et Blair Feltmate 1 L e vieillissement généralisé des populations est un phénomène croissant dans le monde; des populations entières vieillissent, tandis que la fertilité est à la baisse et que l'espérance de vie est à la hausse 2 .Le rapport des Nations Unies intitulé World Population Prospects 2019 indique ce qui suit : En 2018, pour la première fois dans l'histoire, les personnes de 65 ans ou plus sur la planète ont surpassé en nombre les enfants de moins de cinq ans … Dès 2050, mondialement, le nombre de personnes de 65 ans ou plus sera supérieur à celui des adolescents et des jeunes de 15 à 24 ans 3 .Le rapport des Nations Unies signale aussi que l'espérance de vie à la naissance augmente et l'on prévoit que cette hausse persistera au point où, dès 2050, la durée de vie moyenne sera mondialement d'environ 77 ans 3 .Au cours des dernières décennies, le vieillissement de la population est devenu généralisé, alors qu'historiquement, il se limitait à quelques régions géographiques, comme le Japon et l'Europe 2 .De nos jours, les populations vieillissantes en Asie orientale et du Sud-Est, en Amérique du Sud, dans les Caraïbes, en Australie, en Nouvelle-Zélande, en Europe et en Amérique du Nord propulsent le phénomène du vieillissement planétaire de la population 3 .Évidemment, le vieillissement est un processus physiologique normal.De nombreux changements se produisent à mesure que les personnes prennent de l'âge, notamment des modifications à la répartition du gras corporel et aux mécanismes de thermorégulation, de même qu'un ralentissement général du métabolisme.À mesure que nous vieillissons, nous ressentons aussi les effets combinés des diverses atteintes à notre santé au cours de notre vie, qui, chez certains, engendrent des maladies ou des affections.Les maladies non transmissibles sont courantes dans la population plus âgée et, en 2019, elles représentaient mondialement environ 426 millions d'années perdues, ajustées en fonction de l'incapacité, chez les plus de 70 ans 4 .Il n'est pas surprenant que, dans les pays à revenu élevé, la polypharmacie augmente aussi avec le vieillissement des humains 5 , ce qui augmente encore plus le risque d'effets indésirables sur la santé.En outre, à mesure que les gens prennent de l'âge, leur capital social pourrait s'amenuiser, parce qu'ils quittent le marché de l'emploi, perdent des membres de leur famille et des pairs ou augmentent leur dépendance envers les autres.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Commentary · Consensus signal: Commentary
Teacher disagreement score0.460
Threshold uncertainty score0.914

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0220.001

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.

Opus teacher head0.061
GPT teacher head0.328
Teacher spread0.267 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreCommentary

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

Citations1
Published2023
Admission routes2
Has abstractyes

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