MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3194471356 · doi:10.1097/sih.0000000000000601

Simulathon 2020

2021· article· en· W3194471356 sur OpenAlexaff
Sujatha Thyagarajan, Geethanjali Ramachandra, Vijayanand Jamalpuri, Aaron W. Calhoun, Vinay Nadkarni, Ellen S. Deutsch

Notice bibliographique

RevueSimulation in Healthcare The Journal of the Society for Simulation in Healthcare · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicScale (ratio)Emergency managementProcess (computing)Process management2019-20 coronavirus outbreakKey (lock)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Political scienceComputer scienceBusinessGeographyComputer securityMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY STATEMENT: The disaster management cycle is an accepted model that encompasses preparation for and recovery from large-scale disasters. Over the past decade, India's Pediatric Simulation Training and Research Society has developed a national-scale simulation delivery platform, termed the Simulathon , with a period prevalence methodology that integrates with core aspects of this model. As an exemplar of the effectiveness of this approach, we describe the development, implementation, and outcomes of the 2020 Simulathon, conducted from April 20 to May 20 in response to the nascent COVID-19 pandemic disaster. We conclude by discussing how aspects of the COVID-19 Simulathon enabled us to address key aspects of the disaster management cycle, as well as challenges that we encountered. We present a roadmap by which other simulation programs in low- and middle-income countries could enact a similar process.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,378 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSimulation in Healthcare The Journal of the Society for Simulation in HealthcareMême sujetDisaster Response and ManagementTravaux en français237 207