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Enregistrement W3006162687 · doi:10.7227/jha.025

Medical Documentation in Humanitarian Emergencies

2019· article· en· W3006162687 sur OpenAlexaff
Anisa Jabeen Nasir Jafar

Notice bibliographique

RevueJournal of Humanitarian Affairs · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensResponse Biomedical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationStatus quoHealth careSimple (philosophy)Table (database)Public relationsReflection (computer programming)BusinessInternet privacyMedical emergencyComputer scienceMedicinePolitical scienceEpistemologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical documentation poses many challenges in acute emergencies. Time and again, the reflection of those who manage healthcare during a ‘disaster’ involves some reference to poor, inadequate or even absent documentation. The reasons for this are manifold, some of which, it is often argued, would be negated by using technological solutions. Smartphones. Tablets. Laptops. Networks. Many models exist, and yet we have not reached a status quo whereby this single aspect of disaster response is fixed. Should we abandon technology in favour of a traditional paper solution? Perhaps not; however, it seems that the answer may lie somewhere in between. As simple as the problem might seem on the surface, its answer requires thought, investment and practice. And while it is being answered, it is essential to remain mindful of the hazards posed by gathering healthcare data: who owns it? Where will it be stored? How will it be shared? Academics and practitioners are equal guests at the table wherein this challenge is approached.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,354 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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