Quick Response Disaster Research: Opportunities and Challenges for a New Funding Program
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Quick response research conducted by social scientists in the aftermath of a disaster can reveal important findings about hazards and their impacts on communities. Research to collect perishable data, or data that will change or be lost over time, immediately following disaster has been supported for decades by two programs in the United States, amassing a collection of quick response studies and an associated research culture. That culture is currently being challenged to better address power imbalances between researchers and disaster-affected participants. Until recently, Canada has not had a quick response grant program. In order to survey the state of knowledge and draw from it in helping to shape the new program in Canada, this article systematically analyzes the body of research created by the two US programs. The results reveal a wide-ranging literature: the studies are theoretically, conceptually, topically, and methodologically quite unique to one another. This diversity might appropriately reflect the nature of disasters, but the finding that many studies are not building on previous quick response research and other insights indicate opportunities for how a new grant program in Canada can contribute to growing a robust subdiscipline of disaster research.
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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 | 0,245 | 0,215 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,026 |
| Communication savante | 0,031 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».