Connecting community organisations for disaster preparedness
Notice bibliographique
Résumé
After fires swept through the lower Blue Mountains of NSW in October 2013 and destroyed over 200 homes, a research project was initiated and titled 'Community Connections: Vulnerability and Resilience within the Blue Mountains'.Reported in this article are the results of eight in-depth interviews conducted with local community leaders.They were asked to reflect on their leadership experiences before, during and after the fires.The research clearly demonstrates that prior to the fires there were no formal connections between local emergency services and local community organisations.Each had limited knowledge of the other in terms of skills, capacities, scope and available resources.This article will elaborate on the lessons learned by the community leaders interviewed.Just as collaborative bonds were finally being formed and combined initiatives had begun to bear solid results -reflected in higher levels of householder disaster preparedness, recovery funding ran out.This article highlights the lessons learned, and includes the importance of maintaining a formalised and continuous connection between emergency services and community organisations.The research recommends that disaster preparedness be embraced as a part of 'core business' by community organisations, and that multi-stakeholder connections be forged and strengthened through collaborative community engagement initiatives at the level of local disaster planning and preparation.Both recommendations contribute to the paradigm shift anticipated by Australia's 'National Strategy for Disaster Resilience'.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».