Systems Approach to Management of Disasters – A Missed Opportunity
Notice bibliographique
Résumé
Everyday life is overwhelmed by critical phenomena that occur on specific spatial and temporal scales. Typical examples are floods, landslides, storm surges, and similar. All these phenomena might have, whenever they occur, significant negative consequences for human lives. They often result from complex dynamics involving interaction of innumerable system parts within three major systems: (i) the physical environment; (ii) the social and demographic characteristics of the communities that experience them; and (iii) the buildings, roads, bridges, and other components of the constructed environment. In non-scientific terms, such events are commonly referred to as disasters. Proper management in the face of a natural disaster necessitates a transformation of attitude towards integration of economic, social and environmental concerns related to disasters, and of the actions necessary to deal with them. Recent trends in confronting disasters include consideration of the entire region under threat, explicit consideration of all costs and benefits, elaboration of a large number of alternatives to reduce the damages, and the greater participation of all stakeholders in decision-making. Systems approaches based on simulation, optimization, and multi-objective analyses have great potential for providing appropriate support for effective disaster management in this emerging context. The systems approach to managing disasters outlines proven strategies for pooling interdisciplinary resources more efficiently to boost emergency responses. Looking at the disaster management practice, with primary focus on Canada, this paper explores the question of why advances in systems theory have failed on a broader scale to majorly transform management of disasters. The paper identifies whether and how that knowledge and systems science can be deployed to improve disaster management in the face of rapid climate destabilization so that sustainability becomes the norm, not the occasional success story.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».