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Enregistrement W4415156183 · doi:10.3390/cli13100213

Regulation of Health Professionals’ Work as a Climate Mitigation Strategy: Opportunities, Responsibilities, and Challenges

2025· article· en· W4415156183 sur OpenAlexaffabout
Paul Gregory, Zubin Austin

Notice bibliographique

RevueClimate · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Quality (philosophy)Health careClimate changeAdaptation (eye)Qualitative researchHealth professionals

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The climate impacts of health professionals’ work are significant. The potential role and opportunities for regulators of health professionals’ work to drive behavioural and practice change have not been adequately explored in the literature. The objective of this research was to examine regulators’ perspectives on the potential role of health professions’ regulatory bodies in advancing the adoption of climate-conscious professional practice. Methods: Semi-structured interviews with 19 regulators overseeing the practice of health professionals in medicine, nursing, pharmacy, and dentistry in Canada were undertaken. Constant comparative data analysis using nVivo v15 was undertaken to identify common themes. The COREQ framework was applied to ensure the quality of the research processes used. Results: Participants highlighted their belief that there are only limited opportunities for health professions’ regulators to lead climate-positive practice change, despite their personal beliefs in the importance of the topic. The use of educational approaches, rather than legal or regulatory tools, was emphasized. Concerns were raised regarding regulatory overreach, practitioner blowback, and practical/logistical considerations. Coalition building across different facets of a profession (including educational institutions, unions, workplaces, and professional/advocacy groups) was identified as potentially most impactful. Conclusions: Previous research had highlighted practitioners’ beliefs that regulators had significant legal and practice-directed levers that could drive behavioural change towards more climate-friendly health care work. This research has highlighted regulators’ discomfort with assuming a legalistic role. Instead, they favoured persuasive techniques such as education and coalition building that may nudge, rather than compel, practitioners towards more climate-friendly practice.

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)0,086
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0860,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0150,029
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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