Conceptualizing the Impact of Special Events on Community Health Service Levels: An Operational Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Mass gatherings (MG) impact their host and surrounding communities and with inadequate planning, may impair baseline emergency health services. Mass gatherings do not occur in a vacuum; they have both consumptive and disruptive effects that extend beyond the event itself. Mass gatherings occur in real geographic locations that include not only the event site, but also the surrounding neighborhoods and communities. In addition, the impact of small, medium, or large special events may be felt for days, or even months, prior to and following the actual events. Current MG reports tend to focus on the events themselves during published event dates and may underestimate the full impact of a given MG on its host community. In order to account for, and mitigate, the full effects of MGs on community health services, researchers would benefit from a common model of community impact. Using an operations lens, two concepts are presented, the "vortex" and the "ripple," as metaphors and a theoretical model for exploring the broader impact of MGs on host communities. Special events and MGs impact host communities by drawing upon resources (vortex) and by disrupting normal, baseline services (ripple). These effects are felt with diminishing impact as one moves geographically further from the event center, and can be felt before, during, and after the event dates. Well executed medical and safety plans for events with appropriate, comprehensive risk assessments and stakeholder engagement have the best chance of ameliorating the potential negative impact of MGs on communities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».