Dealing with Environmental Disaster: The Intervention of Community Emergency Teams (CET) in the 2010 Israeli Forest Fire Disaster
Notice bibliographique
Résumé
In December, 2010, a large forest fire broke out in the Carmel Forest in Israel near the city of Haifa and spread throughout the communities of the Carmel Seashore Regional Council. The fire left forty-four casualties and thousands of square kilometers burned. This paper describes the effective performance during the fire of Community Emergency Teams (CET) established and trained during the previous year in residential areas, to be ready to react in any community emergency, whether security situation or natural disaster. The CETs were organized according to a community preparedness model developed by the Community Work Service of the Ministry of Welfare to provide an immediate local response until official forces arrive at the scene. CETs alerted and enlisted residents, provided information, and guided them through evacuation as well as taking care of private and public property and participating in fighting the fire. The success of CETs is due to three identifiable stages: First, volunteer training and preparation to gain personal and community resilience. Second, cohesive and organized action taken by the CETs during the four day blaze. Third, the recognition and reinforcement gained by volunteers and residents at the community level. It is suggested that the model be applied to as many communities as possible for a fast suitable reaction in any type of emergency situation in Israel.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».