Achieving Environmental Excellence through a Multidisciplinary Grassroots Movement
Notice bibliographique
Résumé
St. Joseph's Healthcare Hamilton (SJHH) supports a grassroots green team, called Environmental Vision and Action (EVA). Since the creation of EVA, a healthy balance between corporate projects led by corporate leaders and grassroots initiatives led by informal leaders has resulted in many successful environmental initiatives. Over a relatively short period of time, environmental successes at SJHH have included waste diversion programs, energy efficiency and reduction initiatives, alternative commuting programs, green purchasing practices, clinical and pharmacy greening and increased staff engagement and awareness. Knowledge of social movements theory helped EVA leaders to understand the internal processes of a grassroots movement and helped to guide it. Social movements theory may also have broader applicability in health care by understanding the passionate engagement that people bring to a common cause and how to evolve sources of opposition into engines for positive change. After early successes, as the limitations of a grassroots movement began to surface, the EVA team revived the concept of evolving the grassroots green program into a corporate program for environmental stewardship. It is hard to quantify the importance of allowing our staff, physicians, volunteers and patients to engage in changes that they feel passionately about. However, at SJHH, the transformation of a group of people unsatisfied with the organization's environmental performance into an 'engine for change' has led to a rapid improvement in environmental stewardship at SJHH that is now regarded as a success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».