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Enregistrement W1978985691 · doi:10.1017/s1049023x12000015

Tornado Hazard Communication Disparities among Spanish-Speaking Individuals in an English-Speaking Community

2012· article· en· W1978985691 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésTornadoCensusPopulationGeographyPsychologyMedicineDemographyMeteorologyEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The state of Oklahoma, known for destructive tornados, has a native Spanish-speaking (NSS) population of approximately 180,241, of which 50% report being able to speak English "very well" (US Census Bureau). With almost 50% of these native Spanish-speaking persons being limited English proficient (LEP), their reception of tornado hazard communications may be restricted. This study conducted in northeast Oklahoma (USA) evaluates the association between native language and receiving tornado hazard communications. METHODS: This study was a cross-sectional survey conducted among a convenience sample of NSS and native English-speaking (NES) adults at Xavier Clinic and St. Francis Trauma Emergency Center in Tulsa, OK, USA from September 2009 through December 2009. Of the 82 surveys administered, 80 were returned, with 40 NES and 40 NSS participants. A scoring system (Severe Weather Information Reception (SWIR)) was developed to quantify reception of hazard information among the study participants (1-3 points=poor reception, 4-5=adequate reception, 6-8=excellent reception). Pearson's chi-squared test was used to calculate differences between groups with Yates' continuity correction applied where appropriate, and SWIR scores were analyzed using ANOVA. P-values<.05 were considered significant. RESULTS: NSS fluency in English was 25.6%. No significant association was found between native language and those who watch television, listen to radio, have a National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) All Hazards radio or telephone, or are in audible range of a tornado siren. NSS were less likely to have Internet access (P<.004), and less likely to know of local telephone warning programs (P<.03). The mean NSS SWIR score was 3.2 (95% CI, 2.8-3.7) while LEP NSS averaged 2.8 (95% CI, 2.4-3.2). The mean NES SWIR score was 4.5 (95% CI, 4.1-5.0). CONCLUSION: Results demonstrate a disparity in tornado warning reception between NSS and NES. Poor English proficiency was noted to be 75% among NSS, which is approximately 25% more than estimated by the US Census Bureau. This study demonstrates a need for emergency managers to recognize when appropriate and overcome communication disparities among limited English proficient populations.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,311 · 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