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Enregistrement W3209888607 · doi:10.5055/jem.0618

More than technology: Experiences of Virtual Emergency Operations Centers (VEOCs) during the COVID-19 pandemic response in Canada

2021· article· en· W3209888607 sur OpenAlexaffabout
Sarah Delisle, MEmergMgt Carolyn Dumbeck, BA Alison Poste, BDEM Amy Romanas

Notice bibliographique

RevueJournal of Emergency Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensProvincial Health Services AuthorityCarbon Engineering (Canada)Alberta HealthMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Emergency managementPersonal protective equipmentGovernment (linguistics)LimitingSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Emergency responseExploratory research2019-20 coronavirus outbreakBusinessEmergency planningMedical emergencyKnowledge managementProcess managementOperations managementComputer scienceEngineeringMedicinePolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has necessitated emergency management offices and organizations across Canada to activate their Emergency Operations Center (EOC) in a virtual capacity due to government restrictions limiting in-person activities and with the goal of reducing the spread of the virus. The aim of this exploratory research paper is to document the personal experiences of Canadian emergency management professionals working in a Virtual EOC (VEOC) environment during the COVID-19 response, including challenges and benefits they experienced, as well as lessons identified. Based on a sample of 81 emergency management professionals and using an inductive coding approach, the survey results illustrate both technological and nontechnological challenges and benefits. The findings highlight the need to incorporate three main elements into VEOC planning and operations: technology, processes, and people.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0230,014
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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