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Enregistrement W2592791446 · doi:10.1177/0840470416677118

Greening healthcare at Muskoka Algonquin Healthcare

2017· article· en· W2592791446 sur OpenAlexaff
Debra Stone

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare and Environmental Waste Management
Établissements canadiensCARE Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessWork (physics)Health carePlan (archaeology)Promotion (chess)LaundryEnvironmental planningOperations managementWaste managementEngineeringEconomic growthEnvironmental sciencePolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Waste diversion is fundamental to reducing the ecological footprint. Until 2012, waste generated by Muskoka Algonquin Healthcare (MAHC) was not incorporated into any formal waste diversion efforts. In 2012, the Reduce, Recycle, Waste Diversion Program was initiated. Support for the program was endorsed by the senior leadership team, staff, and the community, and incorporated into the strategic plan, which was instrumental in the program's success. The goal of the waste diversion program was to help MAHC work towards a sustainable future and make MAHC a leading hospital in making responsible environmental choices. By increasing the number of recycle stations at MAHC's two hospital sites and providing education and promotion on the importance of waste diversion, MAHC has been successful in reducing the amount of waste going to the landfill to a 48% level between 2012 and 2015. The following case study illustrates and discusses MAHC's successful waste diversion efforts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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