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Enregistrement W2316610992 · doi:10.1017/s1049023x15000096

Preparing for Euro 2012: Developing a Hazard Risk Assessment

2015· article· en· W2316610992 sur OpenAlexaff
Evan G. Wong, Tarek Razek, Artem Y. Luhovy, Iryna Mogilevkina, Yuriy Prudnikov, F.V. Klimovitskiy, Yuriy Yutovets, Kosar Khwaja, Dan Deckelbaum

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessRisk assessmentHazardVulnerability (computing)Natural hazardPoison controlOccupational safety and healthVulnerability assessmentEmergency managementMedicineMedical emergencyComputer securityComputer sciencePolitical scienceGeographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Risk assessment is a vital step in the disaster-preparedness continuum as it is the foundation of subsequent phases, including mitigation, response, and recovery. HYPOTHESIS/PROBLEM: To develop a risk assessment tool geared specifically towards the Union of European Football Associations (UEFA) Euro 2012. METHODS: In partnership with the Donetsk National Medical University, Donetsk Research and Development Institute of Traumatology and Orthopedics, Donetsk Regional Public Health Administration, and the Ministry of Emergency of Ukraine, a table-based tool was created, which, based on historical evidence, identifies relevant potential threats, evaluates their impacts and likelihoods on graded scales based on previous available data, identifies potential mitigating shortcomings, and recommends further mitigation measures. RESULTS: This risk assessment tool has been applied in the vulnerability-assessment-phase of the UEFA Euro 2012. Twenty-three sub-types of potential hazards were identified and analyzed. Ten specific hazards were recognized as likely to very likely to occur, including natural disasters, bombing and blast events, road traffic collisions, and disorderly conduct. Preventative measures, such as increased stadium security and zero tolerance for impaired driving, were recommended. Mitigating factors were suggested, including clear, incident-specific preparedness plans and enhanced inter-agency communication. CONCLUSION: This hazard risk assessment tool is a simple aid in vulnerability assessment, essential for disaster preparedness and response, and may be applied broadly to future international events.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,546

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,342 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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