Eco-Sustainability in Hospital Pharmacy: A Pilot Survey on ‘Going Green’
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Between 2009 and 2015, the Canadian health care system was estimated to be responsible for 4.6% of national carbon emissions. Determine awareness of and describe eco-initiatives that the department of pharmacy can implement to aim to reduce the carbon footprint in hospital pharmacy in an effort to ‘go green’. Methods: In a quality improvement initiative, pharmacy employees (i.e. pharmacists and pharmacy technicians) completed a cross-sectional survey designed to gauge willingness to ‘go green’ at work, to identify actionable areas of waste, and to assess commuting practices. Results: A total of 15 respondents completed the survey conducted March 14th –April 7th, 2022. Most respondents (73%) were willing to engage in more sustainable practices at work. The main barriers to implementing green practices at work were ‘too time consuming’ (20%), ‘adds too much complexity’ (20%), and ‘cost’ (16%). For commuting, 60% indicated the primary mode of transportation as ‘personal vehicle’, where ‘subsidized transit’ and was listed as the greatest incentive that could encourage a greener commute. The three largest areas of waste cited were ‘single use plastic’ (36%), ‘limited of awareness of green practices’ (15%), and ‘lights left on in empty rooms’ (12%). Conclusions: Pharmacy staff shared willingness to engage in more sustainable ‘go green’ practices but raised challenges to do so. With the knowledge that Canada has the second most climate intensive health system, there is a need for future research to describe how hospital pharmacies can contribute strategically to ‘go green’, advancing with implementing low carbon sustainable pharmacy practices.
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 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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».