Theme 8. Education Issues in Disaster Medicine: Summary and Action Plan
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Change must begin with education. Theme 8 explored issues that need attention in Disaster Medicine education. METHODS: Details of the methods used are provided in the introductory paper. The chairs moderated all presentations and produced a summary that was presented to an assembly of all of the delegates. The chairs then presided over a workshop that resulted in the generation of a set of action plans that then were reported to the collective group of all delegates. RESULTS: Main points developed during the presentations and discussion included: (1) formal education, (2) standardized definitions, (3) integration, (4) evaluation of programs and interventions, (5) international cooperation, (6) identifying the psychosocial consequences of disaster, (7) meaningful research, and (8) hazard, impact, risk and vulnerability analysis. DISCUSSION: Three main components of the action plans were identified as evaluation, research, and education. The action plans recommended that: (1) education on disasters should be formalized, (2) evaluation of education and interventions must be improved, and (3) meaningful research should be promulgated and published for use at multiple levels and that applied research techniques be the subject of future conferences. CONCLUSIONS: The one unanimous conclusion was that we need more and better education on the disaster phenomenon, both in its impacts and in our response to them. Such education must be increasingly evidence-based.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».