Net Zero is not enough: ratcheting ambition for sustainable health systems through Reduce and Support
Notice bibliographique
Résumé
Net Zero is the dominant framework for organising health system decarbonisation. Yet throughout Net Zero's rise to prominence, greenhouse gas emissions have remained on a dangerous trajectory. In this analysis, we synthesise strands of Net Zero critique from the climate policy literature, examine their implications for health systems and briefly present an alternative framework for decarbonisation. We begin by reviewing three families of Net Zero critique which have, to date, received little attention in the sustainable healthcare space: unambitious and inequitable pledges, accounting failures, and structural problems with the framework itself. Together, these critiques challenge the idea that the Net Zero agenda is best positioned to deliver upon the Paris Agreement commitment to limit temperature rise to below 1.5°C-2°C. We then consider how each challenge manifests in the health sector with examples from state and non-state actors. Finally, we briefly introduce an alternative 'reduce and support' approach which aims to address some of Net Zero's weaknesses. Reduce-and-support represents a conceptual pivot that would extend current best practices in science-based mitigation targets while exchanging the atomised trading of problematic carbon offsets for resource pooling towards collective efforts at deep decarbonisation. We discuss the moral, political and practical advantages of this framework and identify areas for future work. By considering the adoption of reduce-and-support, health systems can provide leadership for ratcheting climate ambition at this pivotal moment of accelerating climate breakdown.
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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 | 0,016 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,037 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».