Notice bibliographique
Résumé
Beim Patiententransport steckt der Umweltschutz in der Schweiz auf den ersten Blick noch in den Kinderschuhen.Doch es sind Bestrebungen im Gange, den CO2-Ausstoss zu reduzieren.Zürich macht einen Anfang.Auf Schweizer Strassen waren im Jahr 2021 etwas mehr als 70 000 Elektroautos zugelassen.Das entspricht rund 1,5 Prozent des gesamten Bestandes an Strassenmotorfahrzeugen, Motorräder ausgeschlossen.Im privaten Bereich oder auch im regionalen Transportwesen und der Logistik steht einem Beitrag zum Umweltschutz durch elektrisch betriebene Fahrzeuge nichts im Weg.Im Gegenteil, hier ist der Markt breit aufgestellt.Nicht ganz so einfach ist es, im medizinischen Bereich den CO2-Ausstoss zu reduzieren, insbesondere im Patiententransport.Aber in diesem Sektor sind zahlreiche Bestrebungen im Gange, auch wenn diese nicht unbedingt auf den ersten Blick erkennbar sind.Will heissen: Es werden voraussichtlich heute und auch morgen noch nicht im grossen Rahmen Elektro-Rettungswagen in Schweizer Städten eingesetzt werden.Zumindest nicht im Ernstfall.Doch das Interesse an diesen Fahrzeugen ist vorhanden.Für eine kurze Zeit konnte die Dienstabteilung «Schutz & Rettung Zürich» (SRZ) versuchsweise ein solches Fahrzeug nutzen.Dieses schafft mit einer Akkuladung gemäss Herstellerangaben rund 200 Kilometer.Tausende Kilometer zurückgelegt Getestet wurde der E-Ambulanzwagen im Winter bei Minustemperaturen.«Während knapp zwei Wochen war es unserem Rettungsdienst möglich, den voll elektrisch betriebenen Rettungswagen zu testen», erläutert Claudio Corte, Abteilungsleiter Fahrzeuge bei SRZ.In den wenigen Tagen seien mit dem Fahrzeug 1040 Kilometer zurückgelegt worden.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,103 | 0,076 |
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 ».