Modeling Psychosocial Decision Making in Emergency Operations Centres
Notice bibliographique
Résumé
The researchers compared the effectiveness of two decision models for modeling decision making in Emergency Operations Centers (EOCs): Klein's Recognition Primed Decision (RPD) model and Gladwin's Ethnographic Decision Tree Model (EDTM). The focus was on decisions that affect the psychological and social well-being of responders and community members. Communities of EOC personnel participated in a simulated emergency event, followed by an interview and/or focus group. Analysis of the decision-making processes during the simulation revealed that most operational decisions were made intuitively, with expertise, and best modeled by RPD. When the decisions involved issues for which EOC personnel had less experience (e.g., psychosocial issues), the decision-making approach shifted from a fast intuitive style to a more deliberative style. In some cases, EOC staff requested additional information before making a decision. With no formalized feedback loops, decisions were delayed or not made at all, leaving community residents and EOC personnel without psychosocial services for unnecessary lengths of time. The researchers found the RPD model to be most useful in its potential for identifying areas where future training (i.e., simulated exercises) and education (i.e., knowledge transfer) could be offered to EOC personnel to improve the provision of psychosocial services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».