Notice bibliographique
Résumé
The author explores the emergency management program at Toronto Pearson International Airport. Under the leadership of the Greater Toronto Airport Authority (GTAA), emergency management is part of GTAA’s Airport Development Program. Airport participation in emergency management improvement adopts the aims of the Canadian Standard Association in consolidating best practice codes with private and public industry. The impacts of world events having significant life safety, environmental, and cross-jurisdictional components (i.e., the avian flu pandemic, major air crashes) have been incorporated into the airport’s emergency management planning. One example the author cites is based on the increased needs and expectation of passengers for customer service, safety and security. Planners now routinely include all victims of air crashes (including the affected families), especially in the aftermath of high profile air crashes and resulting legislation enacted in the United States that obligates both the government and air carriers flying in U.S. airspace. Also discussed is the role of Toronto-based non-traditional airport support services (unique to the airport) that work as special teams complementing more traditional emergency response services. The teams profiled include the GTAA GO Team, Pearson Crisis Support Team, and Pearson Family Support Team. The annual exercise program is another aspect of emergency response that is unique to the Pearson Airport Emergency Response Program. It includes a schedule of one full scale, 10 partial deployments, and six tabletop exercises. Considered to be aggressive, the exercise program is an annual requirement mandated by the Board of Directors that involves commitment throughout the year from the airport, along with the emergency response and emergency management agencies of the surrounding communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».