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Enregistrement W2588145747 · doi:10.1093/eurpub/ckw164.052

The public health response during and after the Lac-Mégantic train derailment disaster

2016· article· en· W2588145747 sur OpenAlexaffabout
Mélissa Généreux, Geneviève Petit, Danielle Maltais, Mathieu Roy

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDerailmentPublic healthDisaster responseMedical emergencyEnvironmental healthAeronauticsMedicinePolitical scienceEngineeringTrainGeographyEmergency managementNursingCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Issue/problem On July 6th 2013, a train carrying 72 cars of oil derailed in Lac-Mégantic, Quebec, Canada, causing major human, economic and environmental impacts. In response to this unprecedented disaster, the Estrie Public Health Department (EPHD) initially focused on acute consequences (mostly health risks associated with environmental contamination) and on emergency response operations. Three years after the event, EPHD is still involved, supporting the social and psychological recovery of the community. Description of the problem Public health organizations need to be prepared to deal with complex disasters. In this case study, we comprehensively describe and analyze actions taken by the EPHD during both the emergency response and the recovery operations phases. Results Due to the complexity of the event, public health actions needed to be diversified. These actions targeted chemical (e.g. toxic cloud), physical (e.g. heat wave), biological (e.g. water contamination) and psychosocial (e.g. stress) hazards. Actions initially undertaken were: risk assessment, evacuation and reintegration, coordination with multi-sectoral partners, epidemiological investigation, and risk communication. In the months and years following the disaster, EPHD undertook many actions with different community partners to support the psychological recovery and the resilience process: health surveillance, research, community development, occupational health (including workplace psychosocial interventions), and health impact assessment (related to the downtown reconstruction and bypass train route). Lessons Our analyses yielded seven lessons that will improve and inform response to future events. The most important lesson of all is that people should never underestimate the long-term impacts of a tragedy, especially on mental health and psychological well-being. Our lessons could serve as a basis to develop a conceptual framework for public health emergency preparedness. Key messages: Our analysis of the public health response in Lac-Mégantic illustrates the broad spectrum of actions required These actions ensure that the short- and long-term impacts of such a disaster are minimized

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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