Mass Fatality Management: Issues in Identifying and Repatriating Following Mass Fatalities Abroad
Notice bibliographique
Résumé
Globalization has led to increases in foreign nationals, including Canadians, perishing abroad as a result of a mass fatality event (MFE).Despite ongoing efforts to establish comprehensive mass fatality management plans (MFMP), there isn't an effective "one-size-fits-all" model.Due to the complexity and numerous factors following MFEs, there is a need for ongoing innovation regarding MFMP.I will use the New Haven School of International Law decision-making model as it provides a structured framework in which previous MFM decisions can be appraised, and proposals can be made.Following the analysis of three MFE case studies, I will provide recommendations regarding mass fatality management (MFM), with specific considerations paid to the various legal issues surrounding jurisdiction over the deceased.I will analyze decisions made by international actors regarding recovery and the forensic identification of deceased following these three events in an effort to illustrate the requirement for flexible and agile MFMP.Applying New Haven Framework to the Haiti Earthquake…………………..….65 Haiti Earthquake: Step One: Goal Formation/Problem Identification…...66 Haiti Earthquake: Step Two: Identification of Conflicting Claims/Controversies………………………………………………….....70 Haiti Earthquake: Step Three: Analysis of Past Trends in Decisions……74 Haiti Earthquake: Step Four: Projection of Future Trends………………75 Haiti Earthquake: Step Five: Conclusion/Recommendations……………77 Applying New Haven Framework to the 2001 Twin Tower Attacks……78 Applying New Haven Framework to the Twin Tower Attacks………………….79
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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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 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 ».