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Enregistrement W4319301877 · doi:10.1016/s2542-5196(22)00311-4

A qualitative study of what motivates and enables climate-engaged physicians in Canada to engage in health-care sustainability, advocacy, and action

2023· review· en· W4319301877 sur OpenAlexaffabout
Owen Dan Luo, Yasmeen Razvi, Gurleen Kaur, Michelle H. Lim, Kelti Smith, Jacob Joel Kirsh Carson, Claudel Petrin-Desrosiers, Victoria Haldane, Nicole Simms, Fiona A. Miller

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Planetary Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthQueen's UniversityUniversity of TorontoUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityHealth careNursingPublic relationsQualitative researchHealth policyBusinessPsychologyMedicinePolitical sciencePublic healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing numbers of health-care professionals are aware of the need to deliver low-carbon sustainable health systems. We aimed to explore how physicians can be motivated and supported to pursue this ambition by conducting an exploratory qualitative descriptive study that involved individual in-depth interviews with climate-engaged Canadian physicians participating in health-care sustainability advocacy and action. Interview transcripts were analysed to identify themes related to the actions that physicians can take to promote sustainable health care, and the motivators and enablers of physician engagement in sustainable health care. Participants (n=19) engaged in a spectrum of health-care sustainability initiatives ranging from reducing health-care waste to lobbying and political action. They were motivated to advance health-care sustainability by their concern about the health implications of climate change, frustration with health-care waste, and recognition of their locus of influence as physicians. Participants articulated that policy and system, organisational and team, and knowledge generation and translation supports are required to strengthen their capacity to advance health-care sustainability. These findings can provide inspiration for engagement opportunities in health-care sustainability, guide service delivery and educational innovations to promote health-care professionals' interest in becoming sustainability champions, and extend the capacity of health-care professionals to reduce the climate impact of health care.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,256 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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