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Enregistrement W2016143602 · doi:10.1017/s1049023x12001690

Academic Affiliated Training Centers in Humanitarian Health, Part I: Program Characteristics and Professionalization Preferences of Centers in North America

2013· article· en· W2016143602 sur OpenAlexaff
Frederick M. Burkle, Alexa E. Walls, Joan P. Heck, Brian S. Sorensen, Hilarie Cranmer, Kirsten Johnson, Adam C. Levine, Stephanie Kayden, Brendan Cahill, Michael J. VanRooyen

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfessionalizationHumanitarian aidHealth carePolitical sciencePublic relationsMedical educationMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The collaborative London based non-governmental organization network ELRHA (Enhancing Learning and Research for Humanitarian Assistance) supports partnerships between higher education institutions and humanitarian organizations worldwide with the objective to enhance the professionalization of the humanitarian sector. While coordination and control of the humanitarian sector has plagued the response to every major crisis, concerns highlighted by the 2010 Haitian earthquake response further catalyzed and accelerated the need to ensure competency-based professionalization of the humanitarian health care work force. The Harvard Humanitarian Initiative sponsored an independent survey of established academically affiliated training centers in North America that train humanitarian health care workers to determine their individual training center characteristics and preferences in the potential professionalization process. The survey revealed that a common thread of profession-specific skills and core humanitarian competencies were being offered in both residential and online programs with additional programs offering opportunities for field simulation experiences and more advanced degree programs. This study supports the potential for the development of like-minded academic affiliated and competency-based humanitarian health programs to organize themselves under ELRHA's regional “consultation hubs” worldwide that can assist and advocate for improved education and training opportunities in less served developing countries. Burkle Jr FM, Walls AE , Heck JP , Sorensen BS , Cranmer HH , Johnson K , Levine AC , Kayden S , Cahill B , VanRooyen MJ . Academic affiliated training centers in humanitarian health, Part 1: program characteristics and professionalization preference of centers in North America . Prehosp Disaster Med . 2013 : 28 ( 2 ): 1 - 8 .

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeObservationnel
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

Citations39
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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