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Enregistrement W4413097598 · doi:10.1016/j.fhj.2025.100453

Estimating CO2 emissions from international medical electives: a literature review and quantitative analysis

2025· review· en· W4413097598 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueFuture Healthcare Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• There is growing concern regarding the carbon footprint associated with face-to-face international electives. • Virtual electives are undertaken by students and instructors who are separated in space, where instructors can teach remotely via the internet using technology such as videoconferencing and virtual reality. These virtual electives have recently appeared as an attractive alternative with the potential to contribute to improving the sustainability of medical education and student satisfaction has so far been broadly positive based on available literature. • We performed calculations for direct round trips from the United Kingdom (UK) to the 10 most popular elective destinations for UK medical students. • Our CO2 emissions calculator produced similar emission estimates to other calculators used, and suggests that the carbon footprint of IMEs is substantial. • Future research should also evaluate alternative programmes, to assess whether or not virtual or local electives are considered to provide the same educational benefits as in-person electives. Electives are short placements during medical school lasting 2–8 weeks, serving as an opportunity to engage with different healthcare systems and cultures and to travel overseas. However, amid increasing alarm about climate change, interest in the sustainability of electives and alternative elective formats are gaining attention. A scoping review of MEDLINE, Embase, ERIC, Web of Science SCOPUS, WHO Globus Index Medicus and Scielo was conducted with double-blind screening to identify previous efforts to quantify carbon costs of electives. To quantify the carbon dioxide (CO 2 ) emissions of electives, we created an approach based on the fuel efficiency of aircraft used for long-haul travel, distances from the UK to popular elective destinations and the average occupancy rates of aeroplanes. These results were compared with results from seven existing resources: MyClimate, ICAO, Google Flights, C Level and EcoTree. The review did not identify any previous studies estimating the environmental costs of medical student electives. All of the 7,575 records revealed by the database search were excluded following full-text screening. Our estimates of the CO 2 emissions from round-trip flights from Heathrow Airport, London, UK to the 10 most popular elective destinations were: Australia: 2,995 kg/person, USA: 1,039 kg/person, New Zealand: 3,316 kg/person, Canada: 941 kg/person, India: 1,185 kg/person, South Africa: 1,705 kg/person, Malaysia: 1,867 kg/person, Tanzania: 1,322 kg/person, Ireland: 79 kg/person. This is the first study to quantify the carbon footprint of international medical electives. Our bespoke calculations, which generally agree with the results from established tools, reveal that CO 2 emissions from international travel for electives are substantial, compared to the average annual CO 2 emissions of 7,000 kg per person in the UK. This study provides evidence to motivate the design and delivery of alternative elective programmes.

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.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,470
Écart entre enseignants0,432 · 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