Small and Medium Enterprises in the Americas, Effect of Disaster Experience on Readiness Capabilities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle