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Enregistrement W2606835116 · doi:10.1017/s1049023x17002059

From Syria to Canada: A Critical Evaluation of Service-Delivery and Coordination along the Journey of Forced Migration.

2017· article· en· W2606835116 sur OpenAlexaffabout
Bernice Tiggelaar, Patricia Strong, Stéphane Michaud, Alison Paul, Salim Sohani, Madeleine Lyons

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensCanadian Red Cross Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService (business)Action (physics)Operations managementBusinessComputer scienceProcess managementEngineeringMarketingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Study/Objective: The objective of this field research study is to advance learning to improve coordination and service-delivery to crisis-affected populations; highlighted by Canadian Red Cross (CRC) engagement with Syrian populations along the continuum-of-care from Syria to Canada.Background: Syria is the biggest humanitarian and refugee crisis of our time.Per the United Nations High Commissioner for Refugees (UNHCR), 4.8 million Syrians have fled to surrounding nations, and 6.6 million are internally-displaced.In 2015, the Canadian Prime Minister-elect pledged to bring 25,000 Syrian refugees to Canada.CRC deployed technical personnel along the entire migration journey: Jordan, the Mediterranean Sea, Greece, Germany, and Canada.Service-delivery coordinated by CRC included clinical health, referral, Psychological Support Services (PSS), Restoring-Family-Links (RFL) protection, transportation, lodging and other services.Methods: End of Mission (EOM) reports (n = 8) were analyzed.CRC Syria Response Evaluation was reviewed, which included key informant interviews (n = 24), focus groups (n = 125 participants), and a survey of volunteers (n = 583).Based on this data and operational experience we have identified recommendations.The EOMs and Response Evaluation will be used to develop an informed set of questions to panel members who can speak to their extensive experience involved in the response; including deployed technical personnel, a Syrian who journeyed from Syria to Canada, and frontline service-providers.Results: Approximately 42% of the refugees arriving in Canada were assisted by CRC.Challenges included coordination, providing basic-health and PSS during migration, and systemnavigation and referral upon arrival to Canada.Engaging at various points along the migration journey provided unique opportunities for RFL.Recommendations arising from both successes and challenges included: ensuring human-resource systems are prepared; increasing focus on managing health, including child PSS; and using international experience to improve reintegration services.Conclusion: Knowledge generated from this response models challenges and solutions in supporting service-delivery and coordination with populations affected by crisis throughout the migration journey.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0340,008
Communication savante0,0120,004
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2017
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