Notice bibliographique
Résumé
The British Columbia Ministry of Health's Framework for Core Functions in Public Health was the catalyst that inspired this review of best practices in health emergency management. The fieldwork was conducted in the fall of 2005 between hurricane Katrina and the South Asia earthquake. These tragedies, shown on 24/7 television news channels, provided an eyewitness account of disaster management, or lack of it, in our global village world. It is not enough to just have best practices in place. There has to be a governance structure that can be held accountable. This review of best practices lists actions in support of an emergency preparedness culture at the management, executive, and corporate/governance levels of the organization. The methodology adopted a future quality management approach of the emergency management process to identify the corresponding performance indictors that correlated with practices or sets of practices. Identifying best practice performance indictors needed to conduct a future quality management audit is described as reverse quality management. Best practices cannot be assessed as stand-alone criteria; they are influenced by organizational culture. The defining of best practices was influenced by doubt about defining a practice it is hoped will never be performed, medical staff involvement, leadership, and an appreciation of the resources required and how they need to be managed. Best practice benchmarks are seen as being related more to "measures" of performance defined locally and agreed on by 2 or more parties rather than to achieving industrial standards. Relating practices to performance indicators and then to benchmarks resulted in the development of a Health Emergency Management Best Practices Matrix that lists specific practice in the different phases of emergency management.
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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 | 0,073 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».