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Record W6945173647 · doi:10.20381/ruor-317

Changement Climatique et Iniquités en Santé : L’apport de L’approche Interventionnelle en Santé des Populations dans un Contexte Québécois

2016· article· fr· W6945173647 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueUniversity of Ottawa - Library · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical, Literary, and Cultural Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Democratic legitimacyInstitutional change

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans un monde globalisé, le changement climatique vient s’ajouter à la pléthore de problèmes complexes auxquels la santé publique doit faire face. Cet article propose de s’intéresser, à travers une perspective interventionnelle en santé des populations et dans un contexte québécois, aux conséquences du changement climatique sur les populations vulnérables ainsi qu’aux domaines d’action pouvant les mitiger. Une recherche documentaire a été effectuée dans sept banques de données liées à plusieurs disciplines en sciences sociales, de la santé et de l’environnement. Reconnaissant également l’apport des organismes non gouvernementaux pour la santé des populations, celle-ci a été complémentée par des rapports d'organisations militantes et citoyennes. Les résultats montrent que plusieurs secteurs peuvent collaborer avec les agences de santé publique et les organismes communautaires pour réduire, d’une part, le changement climatique et, de l’autre, les iniquités en matière de santé. Au Québec, trois domaines d’action semblent particulièrement prometteurs, soit : l’aménagement territorial en milieu urbain, le transport et la mobilité durable et l’agriculture urbaine et périurbaine. Préconisant un cadre social écologique et une collaboration multisectorielle, les interventions centrées sur la santé des populations permettent d’atténuer les conséquences du changement climatique sur les iniquités sociales et sanitaires. Quelques défis et pistes de recherche liés à leur implantation et à leur pérennité sont discutés.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.767
Threshold uncertainty score0.994

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
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 integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.234
Teacher spread0.205 · 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 designNot applicable
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

Citations0
Published2016
Admission routes1
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