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Enregistrement W2995335094 · doi:10.1071/wf18063

The psychosocial impacts of wildland fires on children, adolescents and family functioning: a scoping review

2019· review· en· W2995335094 sur OpenAlexaffabout
Judith C. Kulig, Julia Dabravolskaj

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialPsychologySample (material)Human factors and ergonomicsPoison controlSuicide preventionGeographyEnvironmental healthMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disasters have become increasingly common, calling for the need to more fully understand the impacts of such events. This article presents a scoping review of the psychosocial impacts of wildland fires on children, adolescents and family functioning. We identified 19 research articles and reviewed them according to the following characteristics: date and location of the fire, study time period, study design, instrument(s), sample and findings. The studies were primarily conducted within Australia, the US and Canada. The results identified factors that are linked to the impact of wildfires on children, adolescents and families. Age, gender, time, and proximity to the wildfire can impact both children and adolescents while behaviours of family members and home and property loss are important among families. Our understanding of the topic is limited because of the low number of studies, small sample sizes and inconsistent use of age groups and instruments. Future investigations would benefit by being placed within a disaster framework. Other recommendations include focusing specifically on family units, children and adolescents as the primary participants to generate more information about the aftermath of the fire event and conducting longitudinal studies with established scales to allow for comparisons.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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