Conflict and Collaboration in Wildfire Management: The Role of Mission Alignment
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Responding to large wildfires requires actors from multiple jurisdictions and multiple levels of government to work collaboratively. The missions and objectives of federal agencies often differ from those of state land management agencies as well as local wildfire response agencies regarding land use and wildfire management. As wildfire size and intensity increase over time and associated annual suppression costs range between $2 billion and $3 billion, learning more about the existence and management of perceived agency differences becomes imperative within the academic and practitioner communities. This article examines the extent to which perceived mission misalignment exists among federal, state, and local actors and how well those differences are managed. Findings provide quantitative evidence that mission misalignment is greater within intergovernmental relationships than within intragovernmental relationships. Additionally, findings speak to the larger conversation around intergovernmental relationships within the federal structure and perceptions of the presence and management of potential interagency conflict . Practitioner Points Potential conflict between the missions of federal and state land agencies presents a challenge for disaster management, and differing governmental levels and land‐use mandates may highlight relationships where tensions are likely greater. Wildfire managers may need to more proactively address relationships among federal agencies and state and local partners rather than relationships among multiple federal agencies. Wildfire management may benefit from increased awareness of—and discussion around—partner agencies’ stated land management philosophies and legal mandates, as structural frameworks, such as the Incident Command Structure, may not alone lead to conflict‐free collaboration.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle