CONSECUENCIAS PSICOLÓGICAS DE LOS ATENTADOS TERRORISTAS DEL 11-M EN MADRID. PLANTEAMIENTO GENERAL DE LOS ESTUDIOS Y RESULTADOS EN LA POBLACIÓN GENERAL
Notice bibliographique
Résumé
On the morning of March 11 of 2004, Madrid city suffered the most violent terrorist attack occurred in the modern European history. Ten bombs exploded in four commuter trains at morning rush hour, when many people went to Madrid down-town, resulted in 191 deaths and 1800 persons in-jured. After terrorist attacks, we started out three longitudinal studies with the aim of assessing the psychological impact of this event in the Madrid city population, and focused on: (1) general population, (2) victims and relatives, and (3) emergency person-nel and rescue workers. Among other variables, it is explored the onset and evolution of different psycho-logical pathologies such as panic attack, PTSD, and depression. In this study a representative sample of Madrid city residents of 1,589 subjects (1,265 resi-dents of the 21 Madrid city districts plus an over-sampling of 324 residents in the affected areas) is addressed. Research design and telephone interview used in this study are similar to those employed by Galea et al. (2002) in the study of September 11, 2001, terrorist attacks in NYC. Among psycho-pathological prevalence rates, there are remarkable data regarding the 10,9% of panic attack, the 8% of major depression, and the 4% of PTSD after March 11, and the 2,3% of PTSD directed attributable to terrorist attacks.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».