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Enregistrement W4404600357 · doi:10.1016/j.clbc.2024.11.010

Climate Therapy: Sustainability Solutions for Breast Cancer Care in the Anthropocene Era

2024· review· en· W4404600357 sur OpenAlexaff
Séamus O’Reilly, Emer Lynch, E. Shelley Hwang, M. J. Brown, T. O’Donovan, Maeve Hennessy, Geraldine McGinty, Aisling Barry, Catherine Weadick, Roelof van Leeuwen, Matthijs van de Poll, Giuseppe Curigliano, Martin J. O’Sullivan, Alexandra Thomas

Notice bibliographique

RevueClinical Breast Cancer · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesHealth Research Board
Mots-clésBreast cancerMedicineHealth careAnthropocenePovertyClimate changeSustainabilityCancerEconomic growthEnvironmental ethicsEcologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is the greatest threat to human existence. Currently it impacts breast cancer care by disrupting treatment, by food poverty and economic hardship and through fossil fuel pollution which increases breast cancer incidence. These impacts are greatest in those already experiencing deprivation. However, healthcare (including breast cancer care) is not an innocent bystander in climate change. The carbon emissions of healthcare are equivalent to the continent of Africa with 1.5 billion people. Like all other enterprises healthcare has an obligation to move to net zero carbon emissions. Previously conducted studies of healthcare professionals have highlighted the role of guidance documents to facilitate climate engagement by them. This prompted the formation of an interdisciplinary group to review the intersection points between breast cancer care and planetary health. A solution tree of sustainable solutions for practicing clinicians is proposed which can be integrated into daily clinical practice and into their personal lives.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,463 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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