Disaster Research Response Development in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The 2016 Alberta wildfires, which destroyed entire neighbourhoods of urban Fort McMurray and the 2013 Lac-Mégantic, Québec train derailment and explosion illustrate that Canadian communities are not immune to environmental public health (EPH) disasters. Disasters expose the population, responders and volunteers to a range of contaminants and stressors, which may harm physical and mental health. When disasters strike, the initial focus is on life saving interventions such as clinical care and measures aiming at minimizing population exposure including evacuation, sheltering in place and do-not-consume advisories. Afterward, attention shifts toward community re-entry, rehabilitation and health studies to address potential delayed and long-term health effects.Exposure science and environmental epidemiology resources can play a vital role in supporting response authorities to reduce the health risks from the release of hazardous chemicals. They may contribute to the timely identification, determination of concentrations and dispersion of released substances, designing questionnaires and initiating registries, and evaluating the value of biological sampling. Further, EPH disasters typically offer a brief window of time to collect ephemeral exposure data, biospecimens and to start scientific research that could improve both health outcomes and capabilities for future response.This discussion will highlight the efforts of the Canadian Disaster Research Response (CanDR2) Steering Committee to develop a Pan-Canadian framework aiming at enhancing the integration of EPH scientific and research assets into disaster management. Three EPH focus areas will be presented: (1) Establishing a disaster response community of practice or network (2) Generating and transferring disaster knowledge, and (3) Enhancing timely data sharing, sample collection and health research execution.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 découle