Academia's Role in Climate Action: Enhancing Awareness and Reducing Environmental Impact of Academic Events
Notice bibliographique
Résumé
A clean environment is vital for both population health and the well-being of our planet (Brusseau et al., 2019). In-person gatherings, like academic conferences, significantly contribute to carbon emissions that harm the environment, highlighting the importance of finding opportunities to reduce these emissions (Tao et al., 2021). Cognizant of the environmental cost of our annual national in-person research team gathering, our team sought to minimize the environmental impact of our 2023 gathering while raising awareness among team members. Our actions included using reusable tableware, composting food waste, and hosting an education session by the local environment office. Not only did our efforts increase awareness among gathering attendees about the importance of considering environmental impact reduction opportunities in their work, but they also catalyzed similar efforts at two national conferences. Our team took the lead in developing an evaluation of the environmental impact of each national conference and surveyed over 150 conference attendees. We collected demographic information, travel mode to the conference, and attitudes about environmental harms via a digital conference application. We also observed environmental actions implemented by event organizers and venue hosts. A carbon emission score and frequency distributions of attitudes surrounding the environment were calculated. Where possible, a food waste assessment was conducted. Findings showed that event organizers made efforts to minimize the environmental impact of their event by selecting a venue whose management was interested in collaborating; by encouraging attendees to carpool and use reusable water bottles; by serving plant-based meals, and by minimizing single-use products. Findings also revealed that most conference attendees consider it important to reduce the environmental impact of their professional lives. Given the value of face-to-face interaction in facilitating knowledge exchange (Chan et al., 2023), it is important that organizers continue to make efforts to reduce carbon emissions when planning events. References Brusseau, M. L., Ramirez-Andreotta, M., Pepper, I. L., & Maximillian, J. (2019). Environmental impacts on human health and well-being. In Environmental and pollution science (pp. 477-499). Academic Press. Chan, A., Cao, A., Kim, L., Gui, S., Ahuja, M., Kamhawy, R., Latchupatula, L. (2023). Comparison of perceived educational value of an in-person versus virtual medical conference. Canadian Medical Education Journal, 12(4), 65-69. https://doi.org/10.36834/cmej.71975 Tao, Y., Steckel, D., Klemeš, J.J. et al. (2021). Trend towards virtual and hybrid conferences may be an effective climate change mitigation strategy. Nature Communications, 12 (7324). https://doi.org/10.1038/s41467-021-27251-2
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».