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Enregistrement W4409823215 · doi:10.1177/08404704251334920

Climate-resilient acute care clinical operations: A framework that informs how operations within acute care build climate-resilient health systems

2025· article· en· W4409823215 sur OpenAlexaffabout
Denise Thomson, Gabrielle L. Zimmermann, Bhavini Gohel

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationHealth careBusinessAcute careAdaptation (eye)Corporate governanceEnvironmental resource managementProcess managementSustainabilityResilience (materials science)Climate changeHealthcare systemEnvironmental planningPolitical sciencePsychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasingly, health leaders recognize climate change as a crucial issue for healthcare operations, requiring a whole-of-system approach to mobilizing governance, leadership, and resources to respond appropriately. Granular-level guidance is needed to guide the operationalization of adaptation, resiliency, and mitigation strategies specific to acute-care clinical operations within Canadian health facilities. We present the Climate-Resilient Acute Care Clinical Operations Framework to guide the development, implementation, and evaluation of strategies within clinical operations to build more climate-resilient acute care systems. The experience of Alberta Health Services, which is currently the largest provider responsible for the delivery of acute care within Alberta, is highlighted as a case study to demonstrate the practical adoption of this framework. As more health systems adopt similar strategies, sharing data and insights generated will contribute to ongoing iterations and adaptations, ensuring the framework evolves to meet the dynamic needs of healthcare sustainability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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