Knowledge-based issues for aid agencies in crisis scenarios: evolving from impediments to trust
Notice bibliographique
Résumé
As part of its expanding role, particularly as an agent of peace building, the United Nations (UN) actively participates in the implementation of measures to prevent and manage crisis/disaster situations. The purpose of such an approach is to empower the victims, protect the environment, rebuild communities, and create employment. However, real world crisis management situations are complex given the multiple interrelated interests, actors, relations, and objectives. Recent studies in healthcare contexts, which also have dynamic and complex operations, have shown the merit and benefits of employing various tools and techniques from the domain of knowledge management (KM). Hence, this paper investigates three distinct natural crisis situations (the 2010 Haiti Earthquake, the 2004 Boxing Day Asian Tsunami, and the 2001 Gujarat Earthquake) with which the United Nations and international aid agencies have been and are currently involved, to identify recurring issues which continue to provide knowledge-based impediments. Major findings from each case study are analyzed according to the estimated impact of identified impediments. The severity of the enumerated knowledge-based issues is quantified and compared by means of an assigned qualitative to identify the most significant attribute.
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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 | 0,016 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,019 |
| Communication savante | 0,022 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| 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 ».