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Enregistrement W4382929782 · doi:10.1016/j.heliyon.2023.e17928

Reconnoitering NGOs strategies to strengthen disaster risk communication (DRC) in Pakistan: A conventional content analysis approach

2023· article· en· W4382929782 sur OpenAlexaff
Ashfaq Ahmad Shah, Ayat Ullah, George T. Mudimu, Nasir Abbas Khan, Abid Khan, Chong Xu

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésPublic relationsGovernment (linguistics)Work (physics)Content analysisRisk managementQualitative researchBusinessPolitical scienceSociologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Risk communication is crucial since individuals need to understand how they are at risk and what proper steps to deal with flood events. Sharing information with the public opens the door for two-way communication about risks, wherein you learn about people's perspectives and work together to find ways to mitigate the risks. Beyond government scope, relief organizations play a big part in advising individuals about the likelihood of catastrophic events as they possess the commonalities that define community engagement. In numerous accounts of devastating events, the failure of risk management groups to coordinate their efforts and the public's mistrust of relief agencies are highlighted. One possible explanation for this skepticism could be relief organizations' failures in communicating risks. In addition, individuals' lack of skills and experience with catastrophes has left rural residents unprepared, which is why relief agencies need to raise their efforts or measures to communicate with people about possible risks. If these measures are uncovered, it could improve public communication and provide information for formulating recommendations to prevent fatalities. This study identifies the strategies used by relief organizations in enhancing disaster risk communication across four severely affected districts in Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan. The qualitative research used semi-structured interviews with 50 participants from relief organizations, local institutions, and affected households. We employed qualitative content analysis and NVivo software to analyze the data. The findings of this study highlighted some significant strategies that relief organizations adopted in this line of work: the administration of educational and information transmission, managing obstacles in communication, and managing inter-organizational communications. The findings validate the potential for relief organizations to become change agents, facilitate communication between the public and relief organizations, and ultimately strengthen community resilience and reduce disaster risks as part of local responses.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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