Hazard Identification and Risk Assessment : Analysis of a Risk Assessment Process in Emergency Preparedness
Notice bibliographique
Résumé
A challenging yet crucial component of emergency planning is to identify relevant hazards and assess their risk level. Within the Province of Ontario, Canada, governmental emergency management stakeholders are required to use the Hazard Identification and Risk Assessment (HIRA) process, developed by the Province, to meet legislative compliance. The HIRA process is based on the use of risk matrices and hence faces many of the inherent challenges of this method, potentially resulting in a poor risk assessment process with a low quality outcome. The aim of this thesis is to analyze Ontario’s Provincial HIRA process to identify weaknesses, strengths, and gaps, in order to increase understanding for potential issues related to this type of hazard identification and risk assessment process within emergency preparedness. The Provincial HIRA process will be analyzed, as it is implemented in the Regional Municipality of York, including the Public Health Unit, by comparing the process to six points identified in the literature as potential challenges with the ability to compromise the quality of a risk assessment process. The main focus is on the use of risk matrices although some aspects more generally related to risk assessments have been included. Overall the Provincial HIRA has several weaknesses and gaps. It is evident that the process demonstrates many of the issues that impair the quality of risk assessments supported by the use of risk matrices such as ambiguous input and out-puts, errors, poor resolution and sub-optimal resource allocation. Additionally, a significant amount of resources and access to hazard subject matter expertise would be required to execute the HIRA in accordance with the guideline. Such resources are not necessarily available to the target audience. All these aspects contribute to a risk assessment process that struggles to meet one of its main objectives, to provide the user with a quantitative risk ranking with the capacity to distinguish between risk levels of different hazards. Subsequently the outcome may not accurately support the emergency planning or the decision making process related to resource allocation.
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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 | 0,017 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».