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Enregistrement W4412952563 · doi:10.25071/gz1kfx32

General Morphological Analysis in Public Health Emergency Management: An Environmental Scan

2025· article· en· W4412952563 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthEmergency managementBusinessEnvironmental planningMedical emergencyEnvironmental healthMedicineEnvironmental sciencePolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Uncertainty is inherent in public health emergency management (PHEM) due to the unpredictable nature of emergencies and interplay of public health threats and their drivers. PHEM practitioners must continually develop and adapt methods to manage this uncertainty. General morphological analysis (GMA) is a computer-aided scenario modelling method that effectively addresses issues where uncertainty exists. GMA examines possible components of a complex problem and allows practitioners to consider potential connections and outcomes. Through iterative steps, GMA can generate new knowledge and insights in the development of scenarios to aid in decision-making and planning within PHEM. Method: An environmental scan was designed to identify articles that utilized GMA as one of the primary methodologies across different natural hazards within the context of PHEM. Academic databases included PubMed and Research Gate. A broad search strategy was applied to scan grey literature which included Google Scholar. Results: This environmental scan identified ten examples of GMA employed in PHEM across multiple countries and organizations. Examples in the literature targeted either a specific natural hazard or broadly targeted all known natural hazards. The findings can be divided into three interconnected categories: (a) scenario modelling for managing natural disasters, (b) strategy development and prioritization tools, and (c) decision-making support tools for emergency management teams. Conclusions: GMA is a decision-making and planning tool in PHEM that can be extended beyond scenario modelling to address uncertainties. This modelling method leverages subject matter experts to uncover innovative connections and outcomes when navigating complex problems like those observed within PHEM. Future research can involve applying GMA to PHEM in a Canadian context. Currently, the Public Health Agency of Canada is applying GMA to cyclical events (e.g., wildfires, floods, extreme heat events, and extreme weather events) to create scenarios using a PHEM lens. Future practice should involve integrating GMA with other PHEM methodologies to enhance strategies to prevent, prepare, respond and recover from future public health emergencies.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,279 · 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