The carbon footprint of respiratory treatments in Europe and Canada: an observational study from the CARBON programme
Notice bibliographique
Résumé
Climate change represents a global challenge and nations are increasingly looking to decarbonise their economies by developing roadmaps for reducing greenhouse gas (GHG) emissions in accordance with international treaties, such as the Paris Agreement [1]. Footnotes This manuscript has recently been accepted for publication in the European Respiratory Journal . It is published here in its accepted form prior to copyediting and typesetting by our production team. After these production processes are complete and the authors have approved the resulting proofs, the article will move to the latest issue of the ERJ online. Please open or download the PDF to view this article. Conflict of interest: Christer Janson reports personal fees from AstraZeneca, Boehringer Ingelheim, Chiesi, GlaxoSmithKline PLC, Novartis and Teva outside the submitted work. Conflict of interest: Alexander Wilkinson is a member of the Montreal protocol Medical and Chemical Technical Options Committee and has made unpaid contributions to publications on the carbon footprint of inhalers and respiratory treatment which were sponsored by GlaxoSmithKline and AstraZeneca. Conflict of interest: Erika Penz has received honoraria and consulting fees from AstraZeneca, GlaxoSmithKline, Sanofi Genzyme, International Centre for Evidence-Based Medicine in Canada and Boehringer Ingelheim. Conflict of interest: Alberto Papi reports grants and personal fees from GlaxoSmithKline, AstraZeneca, Boehringer Ingelheim, Chiesi Farmaceutici, Menarini and Sanofi/Regeneron; personal fees from Mundipharma, Zambon, Novartis, Edmond Pharma and Roche; and grants from Fondazione Maugeri and Fondazione Chiesi. Conflict of interest: Claus F. Vogelmeier has delivered presentations at symposia and/or served on scientific advisory boards sponsored by Aerogen, AstraZeneca, Boehringer Ingelheim, CSL Behring, Chiesi, GlaxoSmithKline, Grifols, Menarini, Novartis, Nuvaira and MedUpdate. Conflict of interest: Maciej Kupczyk reports grants from AstraZeneca and personal fees from AstraZeneca, Chiesi, GlaxoSmithKline, Novartis, Lekam, Alvogen, Emma, Nexter and Berlin Chemie. Conflict of interest: Ekaterina Maslova, Nigel Budgen and John Bell are employees of AstraZeneca. Conflict of interest: Andrew Menzies-Gow has attended advisory boards for GlaxoSmithKline, Novartis, AstraZeneca, Sanofi and Teva. He has received speaker fees from Novartis, AstraZeneca, Vectura, Teva and Roche. He has also participated in research with AstraZeneca and attended international conferences with Teva. He has consultancy agreements with AstraZeneca, Vectura and Sanofi.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».