Advancing Knowledge Translations to Contribute to Resilience in Emergency Preparedness, Response and Recovery: The Role of Evidence Aid
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Policymakers, practitioners and the public all have a role in health emergency and disaster risk management (Health EDRM). They need to access, understand and use evidence from research to take actions to reduce health risks and harm. They need the best available evidence to maximize their ability to save lives and reduce suffering. Evidence Aid seeks to meet this need through collections of specially prepared plain-language summaries of systematic reviews, freely available online in multiple languages (www.EvidenceAid.org). The summaries and webpages can be linked to reference management software and embedded in other websites. Method: Evidence Aid has added a substantial number of summaries to its collections since 2020, for example, adding a collection for reviews of relevance to the COVID-19 pandemic and its associated measures. From 2021, Evidence Aid built on its partnership with the Pan American Health Organization (PAHO/WHO) to identify and summarize reviews relevant to building resilience into health systems. This included enhancements enriching the content of each summary with the authors’ implications for practice and research, equity considerations and funding sources. Results: In November 2022, the Resilient Health Systems collection contained more than 200 summaries relevant to ensuring that health systems are resilient to emergencies, disasters and related challenges. There were also 600 summaries relevant to the COVID-19 pandemic, 150 on the health of refugees and asylum seekers, more than 100 on physical and mental health impacts of disasters and 110 on preventing and treating acute malnutrition. Conclusion: Evidence Aid’s 1000+ summaries of systematic reviews relevant to Health EDRM provide a unique gateway into this evidence base for policymakers, practitioners and the public wishing to ensure that disaster preparedness, response, recovery and rehabilitation are effective and efficient. It should be a key component in helping people and organizations to care, cope and overcome in an increasingly challenging world.
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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 | 0,351 | 0,642 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,047 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,033 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,011 |
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 ».