A Psychosocial Risk Assessment and Management Framework to Enhance Response to CBRN Terrorism Threats and Attacks
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.
Notice bibliographique
Résumé
Evidence in the disaster mental health literature indicates that psychosocial consequences of terrorism are a critical component of chemical, biological, radiological, and nuclear (CBRN) events, both at the clinical level and the normal behavioral and emotional levels. Planning for such psychosocial aspects should be an integral part of emergency preparedness. As Canada and other countries build the capacity to prevent, mitigate, and manage CBRN threats and events, it is important to recognize the range of social, psychological, emotional, spiritual, behavioral, and cognitive factors that may affect victims and their families, communities, children, the elderly, responders, decision makers, and others at all phases of terrorism, from threat to post-impact recovery. A structured process to assist CBRN emergency planners, decision makers, and responders in identifying psychosocial risks, vulnerable populations, resources, and interventions at various phases of a CBRN event to limit negative psychosocial impacts and promote resilience and adaptive responses is the essence of our psychosocial risk assessment and management (P-RAM) framework. This article presents the evidence base and conceptual underpinnings of the framework, the principles underlying its design, its key elements, and its use in the development of decision tools for responders, planners, decision makers, and the general public to better assess and manage psychosocial aspects of CBRN threats or attacks.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle