Notice bibliographique
Résumé
As the scale and frequency of natural disasters and other emergencies continues to rise in Canada, the Canadian Armed Forces (CAF) has increasingly taken part in domestic disaster assistance operations. Operation LENTUS, being the CAF’s name for all domestic natural disaster assistance operations, has seen the deployment of thousands of CAF personnel over recent years. The same is true for Operation LASER and VECTOR—the CAF’s operations in support of COVID-19 mitigation and vaccination efforts respectively. As such, emergency management (EM) practitioners are increasingly interacting with CAF personnel, both in headquarters environments for operational planning as well as in field conditions during the execution of specific EM tasks. Despite this, and by no fault of their own, many EM practitioners are unfamiliar with the CAF and are subsequently unsure how best to integrate CAF resources into their operations. Due to the complex nature of interagency EM operations, fostering mutual understanding and awareness is crucial to conducting effective EM operations. As such, this paper seeks to bridge this gap in the general knowledge of emergency managers towards their CAF partners during domestic operations. In doing so, this paper will explain and discuss various aspects of the CAF in domestic operations across the complete spectrum of operations, from legislative/strategic considerations to aspects of local execution of EM tasks. These explanations will serve as a starting point for emergency managers to improve their understanding of the CAF and guide their considerations when working in partnership with the CAF. It is hoped that bridging this gap will improve the operational effectiveness of CAF-Civil authority interagency operations and subsequently benefit Canadians in their times of need.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,062 |
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 ».