Consensus on Prioritisation of Actions for Reducing the Environmental Impact of a Large Tertiary Hospital: Application of the Nominal Group Technique
Notice bibliographique
Résumé
Hospitals are the largest greenhouse gas producers within the Australian healthcare sector due to the large amounts of energy, resource utilization, equipment and pharmaceuticals required to deliver care. In order to reduce healthcare emissions, healthcare services must take multiple actions to address the broad range of emissions produced when delivering patient care. The goal of this study was to seek consensus on the priority actions needed to reduce the environmental impact of a tertiary Australian hospital. A nominal group technique was utilized within a multidisciplinary, executive-led environmental sustainability committee to find consensus on the 62 proposed actions to reduce the environmental impact of a tertiary Australian hospital. Thirteen participants joined an online workshop during which an educational presentation was delivered, 62 potential actions were privately ranked according to two domains of 'amenability to change' and 'scale of climate impact' and a moderated group discussion ensued. The group achieved verbal consensus on 16 actions that span staff education, procurement, pharmaceuticals, waste, transport and advocacy on all-electric capital works upgrades. In addition, the individual ratings of potential actions according to each domain were ranked and shared with the group. Despite a large number of actions and varied perspectives within the group, the nominal group technique can be used to focus a hospital leadership group on priority actions to improve environmental sustainability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».