Analysis of Staff Retention and Recruitment in Ontario’s Wildland Fire Management System: Current Trends and Implications for the Future
Notice bibliographique
Résumé
In 2015, the Aviation, Forest Fire and Emergency Services (AFFES) Branch of the Ontario Ministry of Natural Resources and Forestry (OMNRF) began to address an observed attrition of FireRangers’ collective expertise throughout Ontario that has continued to persist. Using aggregate data from the AFFES, the purpose of this project is to analyze this problem and to develop a prototype Microsoft Excel model that can be used to inform better strategies to recruit and retain more experienced FireRangers. The general hypothesis is that the continual loss of collective expertise of FireRanger staff over the last decade will create problematic ‘pinch points’ when Ontario’s demand for professionals who possess the ability to make complex decisions in the face of increasing wildfire risk will outweigh community needs. The practical value of this analysis and model is threefold: (1) to assess the magnitude of the current retention and recruitment problems faced by the AFFES; (2) to project the efficacy of proposed recommendations and policy changes that may be effective in mitigating the attrition of collective experience levels in the AFFES; (3) to serve as a stepping-stone in providing ongoing and improved predictive modeling to ensure that the human capacity in the AFFES is consistently available to address the evolving wildfire management needs of Ontario. Three recommendations based on the results of this analysis and the model are to (1) simultaneously address retention of Fire Crew Leaders and their feeder groups (e.g., Crew Bosses and Crew Members), (2) enact meaningful changes aimed at all FireRangers, regardless of their positions, and (3) improve intra-provincial data sharing and accessibility in order to enhance the scope of this model to demonstrate the importance of recruiting and retaining a diverse workforce. Ultimately, this model is a tool that could continuously be improved to emphasize the need for quickly and decisively implementing strategies to slow the attrition of expertise. Doing so will enable the AFFES to consistently respond to wildfire in accordance with the values and goals outlined in Ontario’s Wildland Fire Management Strategy into the future.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».