Putting the puzzle together: reducing vulnerability through people-focused planning
Notice bibliographique
Résumé
Supporting and integrating vulnerable persons into emergency management has emerged as an increasing priority in emergency management in Canada. Events such as the 2003 European heat wave and Hurricane Katrina have shown that disasters almost always have the harshest affects on the frail elderly, people with disabilities, the disadvantaged and the least able. While it is neither possible--nor the role of emergency management--to eliminate or reduce many factors that make people vulnerable to hazards, it is important that emergency managers work closely with communities to not only identify risks and vulnerabilities, but also to build on the resources and capacities that enable people to effectively prepare for, respond to and recover from threats of all types. To this end, emergency management must take into account the level of capacities and resources that a community has to prepare for emergencies and disasters, in addition to people's vulnerabilities to extreme events. To be successful, people must be viewed not as a part of the problem to be solved or managed during an emergency, but rather a part of the solution to building more resilient and disaster-resistant societies. This requires 'people-focused' planning methodologies that move beyond planning for to planning with all segments of society, including the most vulnerable and marginalized groups that are more readily overlooked. This not only begins to ensure that emergency planning and response capacities can effectively address the diverse needs of all people, but is also an important step to empowering the most vulnerable to prepare themselves for emergencies and other critical events.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».