A chance for reform: the environmental impact of travel for general surgery residency interviews
Notice bibliographique
Résumé
Background: In light of the global climate emergency, it is worth reconsidering the current practice of medical students traveling to interview for residency positions. We sought to estimate carbon dioxide (CO2) emissions associated with travel for general surgery residency interviews in Canada, and the potential avoided emissions if interviews were restructured. Methods: An 8-item survey was constructed to collect data on cities visited, travel modalities, and costs incurred. Applicants to the University of Ottawa General Surgery Program during the 2019/20 Canadian Resident Matching Service (CaRMS) cycle were invited to complete the survey. Potential reductions in CO2 emissions were modeled using a regionalized interview process with either one or two cities. Results: Of a total of 56 applicants, 39 (70%) completed the survey. Applicants on average visited 10 cities with a mean total cost of $4,866 (95% CI=3,995-5,737) per applicant. Mean CO2 emissions were 1.82 (95% CI=1.50-2.14) tonnes per applicant, and the total CO2 emissions by applicants was estimated to be 101.9 (95% CI=84.0 – 119.8) tonnes. In models wherein interviews are regionalized to one or two cities, emissions would be 57.9 tonnes (43.2% reduction) and 84.2 tonnes (17.4% reduction), respectively. Overall, 74.4% of respondents were concerned about the environmental impact of travel and 46% would prefer to interview by videoconference. Conclusion: Travel for general surgery residency interviews in Canada is associated with a considerable environmental impact. These findings are likely generalizable to other residency programs. Given the global climate crisis, the CaRMS application process must consider alternative structures.
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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 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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 ».