Doctors' Efforts to Reform Medical Practice in England for Climate Change Mitigation: Insights for Implementing Medical Education and Training Reforms
Notice bibliographique
Résumé
In this study, I explore how the ideas and experiences of doctors who have attempted to reform medical practice in England for climate change mitigation can enhance the implementation of similar reforms in medical education and training. I draw upon theories of climate justice, the social responsibility of medicine, critical reflective practice, and learning as a socio-cultural process to frame and investigate the research problem. I draw upon the critical-interpretive paradigm and the methodological recommendations of the phronetic social science framework to design the study. Applying these ideas, I conducted an interview study with 18 English doctors representing diverse clinical specialties, official designations, career stages, and social backgrounds. I documented how these doctors conceptualized reform problems and solutions, and attempted to enact change between 2006 and 2020. I also inquired into what enabling conditions and barriers they encountered in the process, and how they regard the consequences of their efforts, and envision future action. I then analyzed how their reflections and insights can improve the implementation of ongoing efforts to reform medical education and training in England to address climate change mitigation. My analysis shows that doctors’ efforts to reform professional practice can be adapted and applied to reform medical education and training in a variety of ways. Significant among these are: exercising/leveraging formal authority and leadership to drive top-down change, seeking new job roles to work on climate change mitigation, securing sustained sources of funds for reforms, building alliances in and outside the health system, creating networks for collaboration, generating new socio-environmentally informed ways of conceptualizing and practicing illness prevention and healthcare, and pursuing professional learning to develop additional capabilities to enact change. The scaling-up and wider application of reform initiatives such as these can have significant impacts in mitigating the threats and harms of climate change in England. They can inspire similar action in health systems in other global contexts as well.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,018 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».