Emergency Management in Resolving an Emergency Situation
Notice bibliographique
Résumé
Experience gained from NATO operations shows that the basis for an effective solution to a crisis is a combination of a comprehensive political, civilian and military approach. The cooperation of all stakeholders is thus a basic prerequisite for the effective resolution of crisis situations. These aspects and stakeholders include emergency management. This paper deals with civil-military cooperation in times of emergency caused by the COVID-19 pandemic in the Czech Republic. It qualitatively evaluates the findings resulting from the questionnaire survey focused on the state of crisis preparedness of the Army of the Czech Republic and the functionality of emergency management in cooperation with rescue work with other teams of the rescue system. The questionnaire was carried out at military units in all regions of the Czech Republic; organizational units of the Ministry of Defence with nationwide competence, which were directly involved in securing measures related to the declaration of a state of emergency due to the COVID-19 pandemic in March—May, 2020; Operations Command, which currently manages operations in the Czech Republic designed to manage the consequences of a pandemic; and members of the Ministry of Defence participating in the activities of the Strategic Command and Control Group. A total of 21 stakeholders took part. The experience in managing the consequences of the COVID-19 pandemic have shown that armed forces around the world have an irreplaceable position in dealing with nonmilitary crises. The conclusions and recommendations obtained from the research survey are the content of this paper.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».