"Engendering" Change in Disaster Response: Increasing Women in Leadership Roles
Notice bibliographique
Résumé
Disaster response has has historically emerged from male dominated military institutions. Skills emphasized as advantageous by respondents in police, fire, and paramedic fields were physical strength and prowess, typically attributed to the male gender. As a result of these fields being almost exclusively male dominated, management obtained through internal promotion was usually male as well, especially since idealized leadership traits are often misattributed to males. Some studies have found that leadership in complex stressful operations requires an appraisal of what is at stake and the manageability of a situation, but these findings lack information on the competency of women in such roles. The absence of women in senior disaster management positions may indicate that the entire process of selection, recruitment, and promotion in a system needs to be revamped. The nature of response in the face of disaster in the modern era increasingly employs completely different skill sets and an ever broadening inclusion of various disciplines. Despite these changes, leadership in disaster response continues to perpetuate the stereotypes of what management in the field should be, and continues to be predominantly male. This paper will briefly summarize some of the advantages to increasing the number of females in disaster management and some strategies to practically transform an organization in order to promote such inclusion.
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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 | 0,012 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».