Evidence for the value of health promotion interventions in natural disaster management: Table 1:
Notice bibliographique
Résumé
A rapid review of literature was conducted to identify effective health promotion (HP) intervention strategies that relate to the management of disasters from natural hazards, including prevention, preparedness, response and recovery measures. Searches were conducted in formal literature from 2000 to 2011 and then updated to 2013. Out of 719 relevant abstracts, 57 studies were selected for more detailed review. In total, 16 studies were annotated for the narrative synthesis; these articles all reported an outcome-oriented evaluation of an HP-related intervention in a natural disaster situation in low- and middle-income countries (LMIC) or vulnerable populations in high-income countries (HIC). These 16 studies were also assessed for quality of their evaluation design. Although it was not possible to select only strong study designs, LMIC weak designs were matched with stronger designs in HIC most of the time. A narrative synthesis was conducted to report the results. In the preparedness and mitigation stages, there were six articles referring to four HP strategies. In the response and recovery phases, there were 10 articles referring to an additional four HP strategies. HP plays a role in regaining a sense of control after disaster through: engaging victims of disaster in group decisions (including children), collaboration and networking, recognition of local strengths and assets, conducting community needs assessments, respecting local knowledge, training local resources as part of an ongoing system and use of pre-existing community focal points or organizations as trusted locations for community services and reconnections.
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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 | 0,024 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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 ».