The Annual Carbon Footprint of In-Person Attendance at Major Neurological Conferences
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anthropogenic climate change is the greatest threat to health of our century, including increased risk and severity of neurological diseases. Policies to contain the progression of climate change to within the adaptability of the human system demand urgent reduction in carbon emissions across all sectors. Neurologists should not be exempt. Global travel to conferences is the main source of academia’s carbon emissions. Lack of awareness of the extent of the problem and of the urgency of effective intervention may explain the lack of mitigating actions from the neurological community. We aimed to provide a conservative estimate of neurologists’ annual CO2 emissions from in-person attendance at some of their main global conferences. Methods: The number of in-person attendees at some major international neurological conferences in 2022/2023 was assessed by a Google search. The CO2 emissions per capita (tCO2/person) was calculated by obtaining the average of the values published in four studies of non-neurological conferences. The total tCO2 emissions from all attendees at the neurological conferences was then compared to the annual tCO2/person in various countries world-wide. Results: Thirteen conferences were identified with a total of 47,956 attendees. The total tCO2 emissions was then calculated at 93,994 (1.96 tonnes x 47,956 attendees). This equated to annual tCO2/person ranging from >2.0 million people in several African countries to 6.700 in Canada. Conclusion: This simple analysis based on literature values to calculate carbon emissions by attendees, shows staggering figures that only represent a partial annual contribution from the neurological discipline. In the context of a climate crisis that requires urgent actions, neurologists should carefully consider their choices and implement actions to effectively reduce the carbon cost of their conferences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».