Adaptation and Promotion of Emergency Medical Service Transportation for Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to find a proper prehospital transportation scenario planning of an emergency medical service (EMS) system for possible burdensome casualties resulting from extreme climate events. This project focuses on one of the worst natural catastrophic events in Taiwan, the 88 Wind-caused Disasters, caused by the Typhoon Morakot; the case of the EMS transportation in the Xiaolin village is reviewed and analyzed. The sequential-conveyance method is designed to promote the efficiency of all the ambulance services related to transportation time and distance. Initially, a proposed mobile emergency medical center (MEMC) is constructed in a safe location near the area of the disaster. The ambulances are classified into 2 categories: the first-line ambulances, which reciprocate between the MEMC and the disaster area to save time and shorten the working distances and the second-line ambulances, which transfer patients in critical condition from the MEMC to the requested hospitals for further treatment. According to the results, the sequential-conveyance method is more efficient than the conventional method for EMS transportation in a mass-casualty incident (MCI). This method improves the time efficiency by 52.15% and the distance efficiency by 56.02%. This case study concentrates on Xiaolin, a mountain village, which was heavily destroyed by a devastating mudslide during the Typhoon Morakot. The sequential-conveyance method for the EMS transportation in this research is not only more advantageous but also more rational in adaptation to climate change. Therefore, the findings are also important to all the decision-making with respect to a promoted EMS transportation, especially in an MCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».