What do They Know? Guidelines and Knowledge Translation for Foreign Health Sector Workers Following Natural Disasters
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The incidence of natural disasters is increasing worldwide, with countries the least well-equipped to mitigate or manage them suffering the greatest losses. Following natural disasters, ill-prepared foreign responders may become a burden to the affected population, or cause harm to those needing help. Problem The study was performed to determine if international guidelines for foreign workers in the health sector exist, and evidence of their implementation. METHODS: A structured literature search was used to identify guidelines for foreign health workers (FHWs) responding to natural disasters. Analysis of semi-structured interviews of health sector responders to the 2015 Nepal earthquake was then performed, looking at preparation and field activities. RESULTS: No guidelines were identified to address the appropriate qualifications of, and preparations for, international individuals participating in disaster response in the health sector. Interviews indicated individuals choosing to work with experienced organizations received training prior to disaster deployment and described activities in the field consistent with general humanitarian principles. Participants in an ad hoc team (AHT) did not. CONCLUSIONS: In spite of need, there is a lack of published guidelines for potential international health sector responders to natural disasters. Learning about disaster response may occur only after joining a team. Dunin-Bell O . What do they know? Guidelines and knowledge translation for foreign health sector workers following natural disasters. Prehosp Disaster Med. 2018;33(2):139-146.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».