Women’s Mental Health as the Basis of Preventive Planning for Disasters
Notice bibliographique
Résumé
Mental health affects all aspects of life, and its improvement is considered to be an effective strategy to achieve the human development indicators. This issue is of particular importance in women since they constitute half the population and play a pivotal role as family members and in survival in the periods of austerity. Enhancing mental health should be prioritized during crises and disasters when regular norms and order are replaced with chaos and disorder. With respect to public health, no individual is unaffected by such situations, while the changes are not similar in everyone. In this regard, studies suggest that women account for the majority of victims in disasters (1, 2), while other findings emphasize on the constructive role of women in families during crises (3). However, women have been less considered in health-related studies (4). Preventing mental problems in women would be possible by prioritizing them in preventive planning and educational and support programs (5). Given the importance of preventive policies in improving the mental health of the society (6), empowerment training should be implemented considering its direct association with mental health (7). One of the most effectual strategies for empowerment training involves changing the perceptions of the community toward women, which results in the enhancement of their mental health status. How to cite this article: Shooshtari Sh, Abedi MR, Bahrami M, Samouei R. Women’s Mental Health as the Basis of Preventive Planning for Disasters . J Saf Promot Inj Prev. 2017; 5(2):61 -62.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».