Psychological Fitness for Deployment: Personality as a Predictor of Performance
Notice bibliographique
Résumé
Emergency Response Unit (ERU) that can be applied to a domestic context in Canada.Background: The Canadian Red Cross has extensive experience working in international settings, both in disaster and development.The ERU of the CRC is a health emergency unit that can respond to international humanitarian disasters, either in the form of basic primary care health services or as a field hospital.Much institutional and individual knowledge and skills have been obtained over years of working in these contexts.We hypothesize that there is a large amount of knowledge and skills that have been learned, that could easily be applied to the Canadian domestic context, but this has never formally been studied.Methods: Qualitative methodology: Key informant and semi-structured in-depth interviews.Aim for a diversity of perspectives and in-depth accounts.Sampling and recruitment: Purposive/snowball sampling strategies.Participants will include a diversity of professional backgrounds, ERU HCPs (nurses, physicians, mental health, surgeons, anesthetists), ERU team/ deputy leaders, logisticians, technicians, security managers, and other CRC managers/directors involved in the deployment of health ERU.Data collection: Experienced research assistants will conduct the interviews by Skype, telephone, or in person.Interviews will be audio-recorded (with consent) and are expected to last 30-45 minutes.All interviews will be transcribed.Demographic information: age range, gender, number of years working in humanitarian settings, role collected.Results: Analysis: Three team members will independently code the interviews based on a pre-developed code sheet.Key overarching themes developed.Results: Will be discussed in terms of themes/lessons learned.Discussion will include next steps for integrating this knowledge at the domestic level.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».