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Enregistrement W4405510158 · doi:10.1136/bmjgh-2023-014617

Net Zero is not enough: ratcheting ambition for sustainable health systems through Reduce and Support

2024· review· en· W4405510158 sur OpenAlexaff
Colin Sue‐Chue‐Lam, Anand Bhopal, Joshua Parker, Edward Xie

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensCentre for Disability Prevention and RehabilitationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésGreenhouse gasPoolingZero (linguistics)Safety netEconomicsPublic economicsBusinessPolitical scienceComputer scienceEcologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,037
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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