Transforming healthcare: the PEACH Approach to reducing emissions and achieving net-zero
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.
Notice bibliographique
Résumé
The healthcare sector has recognised its significant emissions and climate impact, and is beginning to address emission hotspots. However, implementing necessary changes while working with current stressors in the sector such as high patient volumes, limited resources, and staffing shortages, remains a challenge. PEACH Health Ontario (Partnerships for Environmental Action by Communities within Health care systems) was launched in 2021 to address this and has grown to a national scope of work with some of our initiatives. This paper outlines the 'PEACH Approach' to guide healthcare towards a net-zero future. This article describes how PEACH Health Ontario and the PEACH Approach were developed. We identify the various areas of healthcare sustainability that PEACH focuses on as well as our approach to collaboration and engagement across the sector. The PEACH Approach has led to the creation of specialty-specific green guidebooks, the Green Office Toolkit, and other knowledge mobilisation materials targeting system-wide transformation. These solutions are developed through multidisciplinary collaboration and knowledge translation, ensuring practical and evidence-based recommendations. The PEACH Approach drives a cultural shift in healthcare sustainability, creating solutions that lead to tangible outcomes. By using knowledge translation, providing practical solutions, and engaging with stakeholders, PEACH charts a course forward for both people and the planet.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle