Notice bibliographique
Résumé
Introduction: As the second largest metropolitan area in Canada, Montréal has its share of risks for disasters and major incidents. In such events, the interoperability of emergency services is critical to effective interventions. As the emergency medical service (EMS) for the cities of Montréal and Laval, the Urgences-santé Corporation (USC) has close ties with several emergency partners on the territory, including police and fire departments. These different organizations have joined forces to develop a tabletop exercise program (TEP) to train operational managers to initiate a better-coordinated response on joint interventions. Aim: The TEP was designed to enhance interoperability in the field by improving communication and the understanding of the roles, responsibilities, methods of coordination and decision-making in each of the organizations involved. The aim is for all of USC’s operational managers to participate in at least one exercise of the TEP within the first year of the program. Methods: Selection criteria were established to gather, for each exercise, managers that are likely to work with one another on a real intervention. The TEP was also designed in such a way that its implementation would require few resources and yield minimal impact on regular operations. Results: After four pilot exercises to fine-tune the approach, the program was launched on October 5, 2018. We have now run eight exercises, each involving one or more USC supervisor. The response has been very favorable from the participants as well as their directors. Discussion: In the short term, the TEP helps managers understand their counterparts’ key issues, and has already yielded improvements in our joint interventions. In the longer term, the program will help identify specific training needs to better equip responders.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,105 | 0,022 |
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 ».