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Enregistrement W1897856581 · doi:10.25071/1920-7336.21396

Post-Disaster Mental Distress Relief: Health Promotion and Knowledge Exchange in Partnership with a Refugee Diaspora Community

2008· article· en· W1897856581 sur OpenAlexafffundvenueabout
Laura Simich, Lisa Andermann, J Anneke Rummens, Ted Lo

Notice bibliographique

RevueRefuge Canada s Journal on Refuge · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSickKids FoundationCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesDepartment of Psychiatry, University of TorontoHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Mots-clésMental healthGeneral partnershipTamilPromotion (chess)RefugeeDistressReferralDiasporaEmergency managementMedicineNursingPolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After the 2004 Asian tsunami, a group of concerned scientists, physicians, and community service providers united to form a Local Distress Relief Network (LDRN) to provide information, referral, and care to affected members of the large Sri Lankan Tamil community in Toronto. The LDRN organized a workshop that brought together community-based organizations and international and local experts in mental health and disaster response to review existing knowledge on disaster response and to share community knowledge and experience. This article summarizes the development of the network, the workshop proceedings and joint recommendations for communitybased, culturally appropriate mental distress relief.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0210,005
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2008
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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