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Enregistrement W2236253123

Intervention en situation de désastre : connaître les conséquences de l'exposition aux catastrophes pour mieux intervenir

2006· article· fr· W2236253123 sur OpenAlexfundaboutno aff
Danielle Maltais, Sabrina Tremblay, Nathalie Côté

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistère de la SantéMinistère de la Santé et des Services sociaux
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun individu, ni aucune communauté d’ici et d’ailleurs n’est à l’abri d’événements traumatisants, comme les catastrophes naturelles ou technologiques ou celles causées par la négligence ou le désespoir humain. Selon plusieurs experts environnementaux, le réchauffement global de la planète ou l’effet de serre provoquerait de nombreux bouleversements climatiques qui seraient à l’origine de plusieurs désastres naturels, dont des inondations, des glissements de terrain et de graves tempêtes de neige ou de verglas. Au Québec, ces types de désastres perturbent annuellement la vie quotidienne de milliers de citoyens. Plusieurs intervenants rémunérés ou bénévoles oeuvrant dans des organismes communautaires peuvent être en contact direct avec ces victimes pendant ou après ces événements traumatisants. L’objectif de cette séance de formation est de permettre à des intervenants rémunérés ou bénévoles d’organismes communautaires et charitables de participer, dans leur propre région, à un forum qui leur est destiné. Cette activité permet de recevoir des informations et du matériel didactique sur les conséquences des catastrophes et des événements traumatisants, sur la santé des individus et des intervenants et propose quelques stratégies à utiliser pour aider les personnes aux prises avec des problèmes de santé post-désastre.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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