A review of studies on community based early warning systems
Notice bibliographique
Résumé
Community-based early warning systems involve community driven collection and analysis of information that enable warning messages to help a community to react to a hazard and reduce the resulting loss or harm. Most early warning systems are designed at the national or global level. Local communities' capacity to predict weather conditions using indigenous knowledge has been demonstrated in studies focusing on climate change and agriculture in some African countries. This review was motivated by successes made in non-disease specific community-based early warning systems with a view to identify opportunities for developing similar systems for malaria. This article reviewed the existing community-based early warning systems documented in literature. The types of disasters that are addressed by these systems and the methodologies utilised in the development of the systems were identified. The review showed that most of the documented community-based early warning systems focus on natural disasters such as floods, drought, and landslides. Community-based early warning systems for human diseases are very few, even though such systems exist at national and regional and global levels. There is a clear gap in terms of community-based malaria early warning systems. The methodologies for the development of the community-based early warning systems reviewed mainly derive from the four elements of early warning systems; namely risk knowledge, monitoring, warning communication and response capability. The review indicated the need for the development of community based early warning systems for human diseases.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».