Federal emergency management in Canada and the United States after 11 September 2001
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Research in the field of emergency management indicates that pre‐disaster mitigation can significantly reduce the costs of post‐disaster reconstruction and recovery. Yet, it is often difficult for disaster mitigation advocates to garner the support of policy‐ and decision‐makers, who tend to focus on other community concerns. Interest in disaster mitigation tends to be highest during the period immediately following a major disaster, when public attention focuses on vulnerabilities that must be addressed through policy. The “focusing event” of 11 September 2001 highlighted the vulnerability of a large urban area to disaster, in this case human‐induced. The event had a significant impact on federal emergency management in Canada and the United States and shaped the nature of mitigation policy in the following year. Sommaire: La recherche dans le domaine de la gestion des mesures d'urgence indique que les plans de protection contre les catastrophes peuvent grandement réduire les coûts de reconstruction et de rétablissement entraînés par me catastrophe. Cependant, il est souvent difficile pour les défenseurs de l'atténuation des effets de catastrophes d'obtenir le soutien des décideurs et responsables de l'élaboration de politiques qui ont tendance à se concentrer sur d'autres préoccupations communautaires. L'intérét portéà l'atténuation des effets de catastrophes a tendance àêtre à son paroxysme immédiatement après une catastrophe majeure, lorsque l'attention du public est fixée sur les vulnérabilités qu'il faut traiter par le biais d'une politique. L'événement marquant des attentats du 11 septembre 2001 a montré la vul‐nérabilité d'une vaste zone urbaine à une catastrophe, causée dans ce cas par l'homme. Cet événement a eu un impact important sur la gestion des mesures d'urgence au Canada et aux États‐Unis et a déterminé la nature de la politique d'atténuation des effets de catastrophes pendant l'année qui a suivi.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».