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Enregistrement W3161122825 · doi:10.2196/25877

Developing a Risk Governance Framework on Radiological Emergency, Preparedness, and Response for Emergency Responders: Protocol for a Mixed Methods Study

2021· article· en· W3161122825 sur OpenAlexvenueno aff
Anita Abd Rahman, Rosliza Abdul Manaf, Poh Ying Lim, Subapriya Suppiah, Muhamad Hanafiah Juni

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisPreparednessLogistic regressionRadiological weaponProtocol (science)Risk managementRisk perceptionRisk governanceEmergency managementStructural equation modelingQualitative researchMedicinePsychologyComputer sciencePerceptionBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Risk governance involves processes and mechanisms to understand how risk decisions are taken and executed. This concept has gained a reputation over time as being essential for emerging comprehensive management that defines the success of an organization. While guiding documents that explain the use of risk management related to nuclear safety and security are available worldwide, few locally conducted studies have explained risk governance practices in areas where hazard usage is known, such as in radiological emergencies. OBJECTIVE: This paper describes a protocol that was used to determine several factors that influence emergency responders' perceptions toward radiological risk practices and visualize the risk radiological framework for emergency preparedness and response. METHODS: A mixed methods study with a convergent design was performed. A qualitative analysis was performed using a case study approach where 6 key informants were purposely sampled for in-depth interview, and a cross-sectional study involving a self-administered questionnaire was conducted among approximately 260 emergency respondents from national regulatory, research, and services organizations. NVivo (version 12, QSR International) was used to analyze the interview transcripts and emerging themes were identified through abductive coding. Simultaneously, multiple logistic regression analysis was used to determine significant predictors that form the equation model. RESULTS: The study is still underway. Qualitative findings were based on transcript-coding that informed the relevant thematic analysis, while statistical analyses including multiple logistic regression analysis measured the adjusted odds ratio of significant variables for the equation model. The study is expected to conclude in late 2021. CONCLUSIONS: Important emerging themes and significant factors that are related to the emergency responders' perceptions regarding radiological governance practices were determined through the convergent design. This potentially facilitated the development of a plausible radiological risk governance framework. Furthermore, our results will provide key insights that can be used in future studies. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/25877.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,493
Tête enseignante GPT0,683
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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