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Enregistrement W2038281990 · doi:10.1136/ip.2010.029215.579

Making good samaritans skilled Samaritans

2010· article· en· W2038281990 sur OpenAlexaboutno aff
Ronald G. Evens

Notice bibliographique

RevueInjury Prevention · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFirst aidLegislatureQuarter (Canadian coin)PopulationNothingLawPublic relationsMedical emergencyPolitical sciencePsychologyBusinessMedicineHistoryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many countries around the world have what is known as a Good Samaritan Law, protecting the rights of those citizens that go out of their way to help those in need, most commonly in emergency situations. This protection may well be a step in the right direction, but does not address the fundamental issue of first aid knowledge. If more people were trained in this life-saving skill, businesses and the general public would have greater confidence in knowing that valuable help was at hand. Up to 150 000 people die each year in situations where first aid may have made the difference – four times the number who die each year from the biggest cause of cancer or the equivalent of the entire population of Basingstoke. Our research found that almost two thirds of the general public wouldnt feel confident in administering first aid in an emergency. Even more disturbingly, a quarter would stand by and do nothing, hoping that someone else knows first aid. In spite of these alarming statistics, the UK like many other countries is still guilty of treating first aid as a legislative requirement, rather than a necessary life skill. In communities where medical services might not be easily available, a little first aid knowledge could go a long way. Richard Evens, commercial training director, St John Ambulance, will discuss the importance of first aid knowledge for citizens of all ages, giving examples of where these skills have made a difference between life and death.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,407 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2010
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Résumé présentoui

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