The Role and Function of the Liaison Officer: Lessons Learned and Applied after Superstorm Sandy
Notice bibliographique
Résumé
In October 2012, Superstorm Sandy had a wide impact on the public across New York City (NYC). The NYC Department of Health and Mental Hygiene (DOHMH) activated its incident command system (ICS) and deployed a liaison officer (LNO) to the NYC Emergency Operations Center (EOC) at NYC Emergency Management (NYCEM) 24 hours a day for 6 weeks. This prolonged response period, coupled with environmental effects on NYC's coastal communities, increased public awareness of Sandy's health impacts, requiring a broad scope of interagency coordination and operational input from the liaison officer. Liaison officers involved in this response later conducted a content analysis of issues handled throughout Sandy, to better understand the skill set required to serve in this role, identify greater staff depth, integrate liaison officers into DOHMH exercises, and update just-in-time training provided before liaison officers deploy. This analysis revealed defined training topics for liaison officers to improve staff performance and effectiveness in leading interagency coordination during emergency responses. Topics include resources, staffing, data management, public messaging, and vulnerable populations, and these topics have since been used to revamp liaison officer training and guide policy changes in the liaison officer job charter. Targeted use of liaison officers to support development and implementation and to coordinate response objectives with local, state, and federal partners has only become more important. This analysis continues to influence how DOHMH defines its citywide agency response role, to inform how best to staff and train liaison officers to respond, and to pose lessons for other jurisdictions seeking to maximize the effectiveness of liaison officers deployed in emergencies.
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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 | 0,025 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».