Learning Lessons during Recovery from Disasters
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Fort McMurray Alberta wildfire was one of Canada’s largest natural disasters in history, burning 589,995 hectares of land until being controlled on July 5, 2016. In responding to the fire, Alberta Health Services (AHS) prompted a province-wide coordinated response. Through a combination of pre-emptive strategies and responsive activities, the AHS response has been considered a success. Underlying the successful response is the collective experiences and contextual knowledge of AHS staff members acquired from past events. While the frequency and severity of risks associated with extreme weather and climate change are increasing worldwide, there is a persistent knowledge gap in the evidence-base informing public health emergency preparedness. It is imperative that lessons learned from past events inform future preparedness activities. Learning lessons is a systematic implementation process that can be used to inform future responses and best practices that are transferable to similar situations. Aim: To describe strategies employed and challenges encountered during recovery after the Alberta wildfires. Methods: A single-case study approach was employed to understand the AHS method to “learning lessons,” and the process involved in translating lessons into actionable goals. Semi-structured interviews with senior leaders (n=11) were conducted and internal documents were obtained. Results: The analysis revealed a strategic learning process, including debriefs, staff surveys, interviews, and member validity checking. The implementation process used to translate the lessons identified included a project management framework, evaluation techniques, and the utilization of tacit and explicit knowledge. Key challenges for implementation involve clarification of processes, leadership commitment, resource and time constraints, staff turn-over, and measuring outcomes. Discussion: Translating the lessons from the Alberta wildfires is crucial for enhancing preparedness, and exploratory research in this area can contribute to building a program of research in evaluation during disaster recovery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».