Bibliographic record
Abstract
La crisis climática es una enorme amenaza para la salud humana. La evidencia que el cambio climático está ocurriendo es abrumadora, impulsado por actividades humanas que aumentan los gases de efecto invernadero en la atmósfera. Los inhaladores de dosis medidas presurizados utilizaban propulsores de clorofluorocarbonos. Los propulsores de clorofluorocarbonos fueron prohibidos debido a su gran impacto en el agotamiento de la capa de ozono. El protocolo de Montreal, introducido para proteger la capa de ozono, estableció una eliminación planificada de los clorofluorocarbonos, reemplazándolos con los hidrofluorocarbonos que ahora se utilizan en los inhaladores de dosis medidas presurizados. Si bien los hidrofluorocarbonos no agotan la capa de ozono, son potentes gases de efecto invernadero tienen un potencial de calentamiento global muchas veces mayor que el del dióxido de carbono. El sector de la salud es un contribuyente significativo a las emisiones de gases de efecto invernadero a nivel mundial. Los aumentos de la temperatura global ya están teniendo un impacto significativo en nuestro clima. La lucha contra el cambio climático se ha descrito como la mayor oportunidad de salud pública del siglo XXI. Para reducir el impacto de los inhaladores en el cambio climático, hay varias opciones disponibles, incluidas el reciclaje de los inhaladores, el uso de dispositivos alternativos, reducir la cantidad del propulsor por dosis o usar un propulsor con un potencial de calentamiento global menor. Los profesionales sanitarios tenemos el deber de proteger y promover la salud de los pacientes y emprender acciones para disminuir los peores efectos del cambio climático. Se deben hacer todos los esfuerzos posibles para minimizar la emisión de gases de efecto invernadero si queremos proteger a las generaciones actuales y futuras.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.084 | 0.023 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".