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Enregistrement W3180921860 · doi:10.1080/0142159x.2021.1944612

A carbon footprint study of the Canadian medical residency interview tour

2021· article· en· W3180921860 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConferences and Exhibitions Management
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon footprintScrutinyGreenhouse gasFootprintBusinessPsychologyGeographyPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Each spring, thousands of Canadian medical students travel across the country to interview for residency positions, a process known as the CaRMS tour. Despite the large scale of travel, the CaRMS tour has received little environmental scrutiny. PURPOSE: To estimate the national carbon footprint of flights associated with the CaRMS tour, as well as reductions in emissions achievable by transitioning to alternative models. METHODS: We developed a three-question online commuter survey to collect the unique travel itineraries of applicants in the 2020 CaRMS tour. We calculated the emissions associated with all flights and modelled expected emissions for two alternative in-person interview models, and two virtual interview models. RESULTS: e per applicant. The average applicant's tour emissions represent 35.1% of the average Canadian's annual household carbon footprint, and the emissions of 26.7% of respondents exceeded their entire annual '2050 carbon budget.' Centralized in-person interviews could reduce emissions by 13.7% to 74.7%, and virtual interviews by at least 98.4% to 99.9%. CONCLUSIONS: Mandatory in-person residency interviews in Canada contribute significant emissions and reflect a culture of emissions-intensive practices. Considerable decarbonization of the CaRMS tour is possible, and transitioning to virtual interviews could eliminate the footprint almost entirely.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,276 · 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