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Enregistrement W2099669745 · doi:10.1017/dmp.2014.98

Responding to a Radiological Crisis: Experiences of British Foreign Office Staff in Japan After the Fukushima Nuclear Meltdown

2014· article· en· W2099669745 sur OpenAlexaff
Savita Bakhshi, Rebecca Lynn-Nicholson, Bryony A. Jones, Richard Amlôt, Neil Greenberg, G. James Rubin

Notice bibliographique

RevueDisaster Medicine and Public Health Preparedness · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensResponse Biomedical (Canada)
Organismes subventionnairesPublic Health EnglandKing's College LondonNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute for Health Research Health Protection Research Unit
Mots-clésPreparednessFeelingRadiological weaponStressorWork (physics)Nuclear disasterBurnoutPsychological interventionQualitative researchMedicinePsychologyNursingPublic relationsPolitical scienceSocial psychologyEngineeringPsychiatrySociologyNuclear plantClinical psychologyLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To identify factors that affected well-being among British embassy staff based in Japan after the 2011 earthquake, tsunami, and nuclear meltdown. METHODS: In-depth qualitative interviews were conducted with 36 members of staff 8 to 9 months after the earthquake. RESULTS: Participants described their crisis work as stressful, exciting, and something of which they were proud. Aside from disaster-specific stressors, factors identified as stressful included unclear roles, handing over work to new personnel, being assigned to office-based work, feeling that work was not immediately beneficial to the public, not taking good-quality breaks, and difficulties with relatives. The radiation risk provoked mixed feelings, with most participants being reassured by contact with senior scientists. CONCLUSIONS: Interventions to safeguard the well-being of personnel during crisis work must consider the impact of a broad range of stressors.(Disaster Med Public Health Preparedness. 2014;0:1-7).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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