Notice bibliographique
Résumé
Lessons learned play an important role in emergency management (EM) and organizational agility. Virtually all aspects of EM can derive benefit from a lessons learned program. From major security events to exercises, exploiting and applying lessons learned and "best practices" is critical to organizational resilience and adaptiveness. A robust lessons learned process and methodology provides an evidence base with which to inform decisions, guide plans, strengthen mitigation strategies, and assist in developing tools for operations. The Canadian Safety and Security Program recently supported a project to define a comprehensive framework that would allow public safety and security partners to regularly share event response best practices, and prioritize recommendations originating from after action reviews. This framework consists of several inter-locking elements: a comprehensive literature review/environmental scan of international programs; a survey to collect data from end users and management; the development of a taxonomy for organizing and structuring information; a risk-informed methodology for selecting, prioritizing, and following through on recommendations; and standardized templates and tools for tracking recommendations and ensuring implementation. This article discusses the efforts of the project team, which provided "best practice" advice and analytical support to ensure that a systematic approach to lessons learned was taken by the federal community to improve prevention, preparedness, and response activities. It posits an approach by which one might design a systematic process for information sharing and event response coordination-an approach that will assist federal departments to institutionalize a cross-government lessons learned program.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».