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Enregistrement W2396920310 · doi:10.1017/s1049023x00021580

Civilian Protection and Humanitarian Assistance—Report of the 2009 Civilian Protection Working Group

2009· article· en· W2396920310 sur OpenAlexaff
Geoff Loane, Jennifer Leaning, Sara Schomig, Alexander van Tulleken, Kelli N. O’Laughlin

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensCanadian Red Cross Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfidentialityHumanitarian aidInternational humanitarian lawPublic relationsWork (physics)Service (business)Focus groupService delivery frameworkPolitical scienceHuman rightsPublic administrationBusinessLawEngineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of protecting civilians in armed conflict is enshrined in international humanitarian law and widely acknowledged in humanitarian norms. Making this concept operational in humanitarian service delivery is a challenge. Yet, there are many ways in which humanitarian workers could learn from local people about underlying tensions in their community and with these new insights adjust service delivery accordingly. The 2009 WG developed a qualitative verbal tool that could be used by humanitarian field staff to assist them in understanding issues of civilian protection from the local perspective. The attributes and uses of this tool are described in detail in this WG report. The fundamental aim of this tool is to enhance the capacity of humanitarian workers in their daily work to observe markers of activity and behavior and to inquire and listen from local people about what these markers might or might not mean. The WG emphasized the needs for confidentiality, focus on service delivery (not legal or advocacy work), and iterative routine integration of information gained into field team deliberations. The proposed tool is offered as a possible pilot step towards improving humanitarian understanding and response to local civilian protection needs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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