The Carbon Cost of Travel to a Medical Conference: Modelling the Annual Meeting of the Canadian Association of Gastroenterology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives We estimated and compared the travel related carbon emissions of the annual meeting of the Canadian Association of Gastroenterology between the two most common geographical locations of the meeting. Methods We modelled the car, train and flight travel journey of each registrant to two annual meetings. One was held in Toronto, close to where the majority of Gastroenterogists live, the other in Banff in the west of the country. We used validated carbon emission outputs per kilometer of travel. Results The average per capita distance travelled to the Toronto meeting was 2845 km, resulting in 0.540 tonnes (t) of CO2equivalent (CO2e) emitted per person. When the meeting was held in Banff emissions were 41% higher than those in Toronto with an average distance travelled of 3949 km and 0.760t of CO2e emitted per person. Almost all of the travel related carbon emissions for both meetings were generated by flying. Conclusions Even when held close to the largest population centre, there is a large environmental impact from travel to annual meetings. Importantly, choice of meeting location has a very big impact on difference in carbon emissions. Societies need to consider the site of meetings and reduce the number of in-person attendees if they wish to reduce their carbon footprint. Hybrid models participants should be considered. Our analysis also suggests, other medical societies who wish to model their annual meetings can use a simplified model, using flying distance only, to estimate travel-related emissions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».