Scrambling For Safety In The Eye Of Dorian: Mental Health Consequences Of Exposure To A Climate-Driven Hurricane
Notice bibliographique
Résumé
As climate change alters the behavior of Atlantic hurricanes, these storms are trending stronger, wetter, and slower moving over coastal and island populations. Hurricane Dorian exemplified all three attributes. Dorian's destructive passage over the Abaco Islands, Bahamas, on September 1, 2019, exposed residents of its capital, Marsh Harbour, to a prolonged encounter with the storm's core. After Dorian's fierce front eyewall and towering storm surge tore apart shanty town habitats and eviscerated concrete homesites, residents desperately sought refuge during the brief respite when Dorian's eye passed directly overhead. The category 5 winds then resumed abruptly and Dorian continued its relentless destruction. This article focuses on the storm's mental health consequences, drawing on observations of on-site clinicians as well as findings from previous research on the mental health effects of Atlantic hurricanes and the transformation of hurricane hazards resulting from climate change. To protect island and coastal populations against climate-driven storms, disaster planning policy should emphasize resilience-focused prevention and mitigation strategies. In the aftermath of these events, health system response should include community outreach, case finding, and evidence-based interventions that optimize the use of mental health professionals.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».