Education for sustainable health care: From learning to professional practice
Notice bibliographique
Résumé
A number of planetary boundaries, including climate change as a result of greenhouse gas emissions, has already been exceeded. This situation has deleterious consequences for public health. Paradoxically, 4.4% of these emissions are attributable to the healthcare sector. These problems have not been sufficiently acknowledged in health professions curricula. This paper addresses two main issues, humanistic learning and the application of knowledge acquisition to clinical practice. Humanistic learning principles can be used to emphasize learner-centered approaches, including knowledge acquisition and reflection to increase self-awareness. Applying humanistic principles in everyday life and clinical practice can encourage stewardship, assisting students to become agents for change. In terms of knowledge and skills application to clinical practice, an overview of varied and novel approaches of how sustainable education can be integrated at different stages of training across several health care professions is provided. The Health and Environment Adaptive Response Taskforce (HEART) platform as an example of creating empowered learners, the NurSusTOOLKIT, a multi-disciplinary collaboration offering free adaptable educational resources for educators and the Greener Anaesthesia and Sustainability Project (GASP), an example of bridging the transition to clinical practice, are described.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».