Rapid response mechanism in conflict-affected settings of Cameroon: lessons learned from a multisector intervention for internally displaced persons
Notice bibliographique
Résumé
The Northwest and Southwest regions of Cameroon have experienced armed conflict over the last seven years, characterized by mass displacement and limited access to health care and social amenities. In response, an emergency intervention programme called “rapid response mechanism” (RRM) was initiated to provide lifesaving services to internally displaced persons. The intervention was multisectoral and included a health component, nutrition, water hygiene and sanitation, and child protection. RRM served communities of Ekondo Titi district, marked with high levels of insecurity, poor telecommunication networks and limited geographical access. Although the RRM was designed to provide rapid and lifesaving interventions to the affected populations; the RRM, in this case, was only initiated one year after the conflict escalated. Key benefits of the RRM included: (i) increased access to health care services through its integrated community case management approach, (ii) development of full displacement map within the health district, further strengthening the health system by establishing a community-based surveillance and response system through community health workers, and (iii) assisting the health district team in mass vaccination campaigns in seven of the nine health areas, which were otherwise completely inaccessible. The RRM model was largely primary health care focused compared to other RRMs in conflict-affected countries. It is important for RRM benefit packages to be harmonized to enable better preparedness and responses in conflicts. There is also a need for better coordination among sectoral partners to ensure improved response in crises.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».