Canadian Association of Radiologists Statement on Planetary Health Education in Radiology
Notice bibliographique
Résumé
The health of Canadians is already impacted by climate change due to wildfire smoke, heat domes, floods, droughts, and the changing distribution of vector borne disease. The healthcare sector contributes to climate change, accounting for approximately 4.6% of annual greenhouse gas emissions in Canada. Healthcare teams have a responsibility and opportunity to reduce harm by limiting emissions and waste, and engaging the public in understanding the planetary health links between clean air and water, a stable climate, a healthy planet and human health. Transformation of Canadian healthcare to a low carbon, climate resilient system will be enhanced by physician engagement and leadership. Cornerstones to physician participation include knowledge of the anthropogenic etiology of the climate crisis, the human health impacts, and the contribution providing healthcare makes to the climate crisis. Integration of climate change knowledge into the Canadian Radiology educational curricula is essential to position radiologists to lead transformative change in mitigation and adaptation of the healthcare system to the climate crisis. This statement is intended to provide guidelines to optimize education and research for current and future Canadian radiologists, and builds on existing planetary healthcare education publications and the Canadian Association of Radiologists Statement on Environmental Sustainability in Medical Imaging.
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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 | 0,018 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,011 |
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 ».