Developing the Tools to Manage Complex Crises
Notice bibliographique
Résumé
With an increase in globalization and the rise of new and reemerging diseases, there is potential for widespread disease outbreaks and dissemination. Evidence shows individuals with an established appreciation for, and understanding of, an interdisciplinary framework for problem solving have an advantage in dealing with major global crises. The Integrated Training Program in Infectious Disease, Food Safety and Public Policy (ITraP) was recently developed at the University of Saskatchewan, Canada, to build these interdisciplinary skills in young professionals. This article presents the benefits and advantages of this type of training, by providing real-world examples of how knowledge and skills emphasized in ITraP teachings provide methods to assist in controlling epidemic situations. Moreover, to further the conversation about these training programs and to aid groups who are considering developing similar programs, this article discusses lessons learned from the first few years of ITraP’s inception, including the major barriers to success. We found that although interdisciplinary training programs are becoming increasingly necessary to deal with problems in our complex world, there are still a multitude of obstacles to be considered prior to the development and implementation of such a multifaceted program. Therefore, it is important that as these types of training programs begin to grow and evolve, researchers begin a dialogue regarding what types of teaching methods to employ, what interdisciplinary theories to use, and whether there is any evidence of success and sustainability.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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 ».