Eco-Sustainability in Hospital Pharmacy: A Pilot Survey on ‘Going Green’
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle