Rapid Response Teams’ Initiative: Critical Role and Impact on National and Eastern Mediterranean Regional Emergency Management Capacity Building
Notice bibliographique
Résumé
Rapid response teams (RRTs) are essential to contain the harmful effects of emergency situations and to coordinate actions in the fragile environment of the Eastern Mediterranean region (EMR). The Global Health Development and the Eastern Mediterranean Public Health Network (EMPHNET) implemented RRTs to fill the human resources gap and to enable the member states to build their capacity in rapid assessment and response to public health events to reduce human suffering. To build the capacity of the member states in the field of rapid response and to build a strong team of rapid response specialists at the regional level, EMPHNET implemented this initiative at two levels. The first was a basic regional RRT course (July 2012). It was an introductory course for the selected candidates to provide insight and to enhance the knowledge and skills needed to be part of an RRT. The training included 32 participants from nine EMR countries. The course was designed to allow the facilitators and selection committee to select 15 to 20 potential candidates for the advanced RRT course. The second was the advanced RRT course (September 2010 to October 2012) for training the trainers and preparing the RRTs for deployment. A series of RRT training workshops were held, with more than 650 health staff from 12 countries trained. In all workshops that were conducted during 2016-2017, the trainees showed significant improvement in their knowledge and skills.
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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 | 0,052 | 0,047 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».