The Structure of Effective Governance of Disaster Response Networks: Insights From the Field
Notice bibliographique
Résumé
There is significant debate about the appropriate governance structure in a disaster response. Complex disasters exhibit both networked and hierarchical characteristics. One challenge in the field of disaster management is how to structure a response that reconciles the need for centralized coordination among varied responders while retaining flexibility to mutually adjust operations to quickly changing conditions. A key question with both practical and theoretical relevance is, “are there patterns of relationships that are more robust, efficient and effective?” Missing from the current literature is empirical evidence and theory building concerning what actual network structures and characteristics might be associated with effective incident response to complex disasters. In this article, we collected network cognition data from 25 elite, Type 1 Incident Commanders to construct an ideal-type theoretical social network of an effective incident response network. We then analyzed this model to identify a set of propositions concerning the network structure and governance of effective incident response relative to four key network capabilities: (a) rapid adaptation in response to changing conditions, (b) management of distributed information, (c) bilateral coordination, and (d) emergent collective action. Our data suggest that the structure is neither highly integrated nor rigidly centralized. Rather, it is best characterized as a moderate core–periphery structure. Greater theoretical clarity concerning the capabilities associated with this structure is critical for advancing both research and practice in network governance of complex disasters.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».