Co-production Through Volunteerism in Emergency Management: Drawing Lessons from Canada’s Syrian Refugee Resettlement Initiative
Notice bibliographique
Résumé
The field of emergency management has been increasingly encouraging the notion of emergency management as a shared, co-productive responsibility, with all members of the society having a role to play. In such whole-of-society efforts, volunteers play a direct role in the co-production of response outcomes. Canada’s mass resettlement of Syrian refugees in 2015 is a case in point, as Canadians rallied en masse to ensure the successful resettlement of thousands of Syrian refugees. In exploring the role of volunteers in this co-productive initiative, there are two important lessons for those in emergency management: The first involves learning from the volunteer management strategies implemented by resettlement agencies, which are applicable for any responding entity tasked with managing whole-of-society response efforts. The second (and perhaps more important) lesson is that those managing whole-of-society response efforts must recognize that value is co-created through three key relationships, a triad between volunteers, response entities, and those directly impacted by a disaster. Each of these relationships must be better understood and managed in order to achieve more effective emergency response outcomes in whole-of-society initiatives.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,020 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».