Health Impacts of Large-Scale Floods: Governmental Decision-Making and Resilience of the Citizens
Notice bibliographique
Résumé
During the 15th World Congress on Disaster and Emergency Medicine in Amsterdam, May 2007 (15WCDEM), a targeted agenda program (TAP) about the public health aspects of large-scale floods was organized. The main goal of the TAP was the establishment of an overview of issues that would help governmental decision-makers to develop policies to increase the resilience of the citizens during floods. During the meetings, it became clear that citizens have a natural resistance to evacuations. This results in death due to drowning and injuries. Recently, communication and education programs have been developed that may increase awareness that timely evacuation is important and can be life-saving. After a flood, health problems persist over prolonged periods, including increased death rates during the first year after a flood and a higher incidence of chronic illnesses that last for decades after the flood recedes. Population-based resilience (bottom-up) and governmental responsibility (top-down) must be combined to prepare regions for the health impact of evacuations and floods. More research data are needed to become better informed about the health impact and consequences of translocation of health infrastructures after evacuations. A better understanding of the consequences of floods will support governmental decision-making to mitigate the health impact. A top-10 priority action list was formulated.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».