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Enregistrement W4392002341 · doi:10.3389/fresc.2024.1305180

Current learning strategies in fire evacuation for seniors and people with disabilities in private seniors’ residences and long-term care homes: a scoping review

2024· review· en· W4392002341 sur OpenAlexaffabout
William Thériault, Guillaume Blanchet, Claude Vincent, Isabelle Feillou, Jean Ruel, Ernesto Morales

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Rehabilitation Sciences · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPromotion (chess)Government (linguistics)PsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current strategies for teaching evacuation methods in private seniors' residences (PSR) and long-term care (LTCH) homes may pose risks to people with disabilities (PWD) and seniors' physical and psychological health. This study aimed to address the following questions: (1) Which are the current fire evacuation learning strategies used with PWD or seniors? (2) What are the barriers and facilitators for PWD and seniors' during fire evacuation and learning strategies in PSR and LTCH? (3) What is the existing equipment that could be used with PWD seniors?. A scoping review of grey and scientific literature was done in six databases and Google scholar. Additional information was found on Québec government websites. This review identified 13 scientific papers and 22 documents. Twenty barriers (personal = 9, environmental = 11), and 14 facilitators (personal = 4, environmental = 10) were extracted. The current fire evacuation learning strategies currently used can be grouped into three categories: drills; training; promotion of a fire safety plan. Six types of evacuation equipment were found; however, their use has been scarcely documented. Safety for seniors during fire evacuation is still an important issue to be improved. Increasing awareness and creating new practices and tools that consider the strengths and difficulties of seniors seems to be a promising avenue for improving evacuation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0120,013
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,383 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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