Small and Medium Enterprises in the Americas, Effect of Disaster Experience on Readiness Capabilities
Notice bibliographique
Résumé
Disaster risk reduction (DRR) is key in strengthening resilience and achievement of sustainable development. The private sector is co-responsible for DRR: it is a generator of risks, and a subject exposed to risks. There are competing narratives in the literature regarding the relationship between business’ disaster experience and DRR. The current study defined and characterized businesses in the Americas, with a particular interest in small and medium enterprises, and examined whether disaster experience predicts DRR, considering business size. Secondary data analyses were conducted using data from a previous study on private sector participation in DRR conducted in six Western Hemisphere cities (N=1162): Bogotá, Colombia; Kingston, Jamaica; Miami, USA; San José, Costa Rica; Santiago, Chile; and Vancouver, Canada. Results confirmed that business size matters – small businesses had lower levels of DRR efforts compared to medium and large businesses. Disaster experience (i.e., supply chain disruption, loss of telecommunications, power outage, and damaged facilities) predicted DRR. The findings underscore the importance of fostering, advising, and financing small and medium enterprises to proactively develop capabilities in the line of risk and emergency management, and early resumption of operations, post-disasters. Governing agencies and civil society organizations have the ability to provide this support.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».