Collaborative crisis management: a plausibility probe of core assumptions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this article, we utilize the Collaborative Governance Databank to empirically explore core theoretical assumptions about collaborative governance in the context of crisis management. By selecting a subset of cases involving episodes or situations characterized by the combination of urgency, threat, and uncertainty, we conduct a plausibility probe to garner insights into a number of central assumptions and dynamics fundamental to understanding collaborative crisis management. Although there is broad agreement among academics and practitioners that collaboration is essential for managing complex risks and events that no single actor can handle alone, in the literature, there are several unresolved claims and uncertainties regarding many critical aspects of collaborative crisis management. Assumptions investigated in the article relate to starting-points and triggers for collaboration, level of collaboration, goal-formulation, adaptation, involvement and role of non-state actors, and the prevalence and impact of political infighting. The results confirm that crises represent rapidly moving and dynamic events that raise the need for adaptation, adjustment, and innovation by diverse sets of participants. We also find examples of successful behaviours where actors managed, despite challenging conditions, to effectively contain conflict, formulate and achieve shared goals, adapt to rapidly changing situations and emergent structures, and innovate in response to unforeseen problems.
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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 | 0,065 | 0,242 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,031 |
| Communication savante | 0,010 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».