Notice bibliographique
Résumé
How can the health sector support Canada's net-zero ambition? As the Honourable Steven Guilbeault has clarified, if Canada is to achieve net-zero emissions by 2050, we will need “all-hands-on-deck.” Fiona A. Miller, Professor & Director at the Centre for Sustainable Health Systems, University of Toronto in Canada, explores Canada's net-zero ambition, looking in particular at the role of the health sector in decarbonisation. However, achieving Canada's net-zero ambition of neutral greenhouse gas emissions by 2050 is a complex and challenging goal that requires a whole-of-society approach. The initiative calls for all companies operating in Canada to voluntarily commit to developing and implementing a plan to achieve Canada's net-zero ambition, supported by clear technical standards and public reporting requirements. So far, the 2030 emissions reduction plan aims at “clean air and good jobs, a healthy environment and a strong economy.” The problem lies in the significant gap in the Federal Government's plans: the health sector's direct contribution to the net-zero transition. Healthcare is a highly resource-intensive and polluting industry, estimated at 5.2% of global emissions and increasing. Moreover, Canada's health sector is estimated to be the second most carbon-intensive in the world after that of the U.S. There is clearly work to do, Professor Miller evaluates.
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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 | 0,015 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,011 |
| Communication savante | 0,018 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».