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Enregistrement W4392571793 · doi:10.25071/mka7xs12

Co-production Through Volunteerism in Emergency Management: Drawing Lessons from Canada’s Syrian Refugee Resettlement Initiative

2021· article· en· W4392571793 sur OpenAlex
Aaida Mamuji, Catherine Kenny, Suad Ahmed, Paul-Émile Auger

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeProduction (economics)Emergency managementSyrian refugeesPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,284 · 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