Considering Convergence, Coordination, and Social Capital in Disasters
Notice bibliographique
Résumé
Following the 2001 World Trade Center disaster, New York City experienced high levels of individual and organizational convergence: volunteers and groups wanting to assist in the response. Since that time, several initiatives across the U.S. have developed to encourage volunteer disaster response integration. Before 9/11, other formal and informal volunteer organizations had worked toward similar goals, and community-based disaster mitigation was \ntouted as a valuable approach in both Canada and the U.S. Drawing upon examples from research conducted after the 2001 World Trade Center disaster response in New York City as well as research on community based mitigation and response programs, this presentation outlines important considerations when planning for volunteer and community wide participation in disaster reduction and response strategies. Findings point to the value of incorporating community-based groups in disaster related issues and decision making, as well as recognizing the social capital, resources, and expertise these groups bring to the table. This presentation also stresses the need to balance the real considerations and challenges that accompany public integration. Establishing and maintaining partnerships, incorporating groups not traditionally involved in disaster response or mitigation decision-making, setting boundaries, credentialing, familiarizing volunteers with existing response systems, and leveraging initiatives to maximize mitigation opportunities are some of the issues discussed.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».