Monitoring the Well-being of AusMAT Members Deployed to Fiji following Tropical Cyclone (TC) Winston
Notice bibliographique
Résumé
Study/Objective: To study the lessons learned from the joint deployment. Background: On April 16 th 2016, at 6:58 pm. an earthquake of 7.8 Richter scale, hit west of Ecuador. As a result 673 people died, 4,859 injured, 8,000 displaced, 51 health care facilities damaged, and 593,000 persons had reduced access to health care services. The Canadian Red Cross together with the Ecuadorian Red Cross deployed (on April 20 th ) Emergency Medical units to support the affected population. The units were deployed in Jama and El Matal, and later moved to Pedernales, where they stayed until September 30 th when the services were taken over by the Ministry of Health (MoH). Methods: Data was collected from the unit's statistics, as well as from the operation's debriefing. Results: A total of 46,356 patients have been treated in the fixed facilities and the mobile clinic. There were 31,821 (68.6%) patients for internal medicine, 3,039 patients with GOB (mass or lump) needs (6.5 %), and Odontology needs became an issue with 3,137 (6.7 %). Conclusion: Successful joint deployment of an International and National team. Hand-over of the EMU from the Canadian RC to the Ecuadorian RC serves as crucial local capacity building for the ERC for future disasters. The Ecuadorian Red Cross High Technological Institute, the biggest training school for paramedics in the country, served as a major resource in the response (initial and long term) allowing the deployment of more than 2,000 persons to the affected areas. This earthquake has been the only large scale disaster the country has faced in 10 years. The response capacities have been increased significantly post disaster.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».