Nature-Triggered Disasters and the Involvement of Armed Forces: Exploring a Civil-Military Collaborative Framework
Notice bibliographique
Résumé
Nature-triggered disasters have been causing havoc in Canada over the past decade. Although many of these hazards cannot be prevented (e.g., earthquakes), their impacts can be managed through judicious planning and by mobilizing national resources. Considering the relentless force of nature and the degree of anticipation and preparedness needed, Canadian civil and military institutions must synergize to optimally utilize human capital, knowledge, and financial resources. Both the Canadian Armed Forces (CAF) and civil society actors have emphasized the importance of enhancing adaptive capacity and reliance on the armed forces for disaster response. As such, frequent involvement in domestic responses diverts the CAF’s focus away from national and international security threats, underscoring a serious national concern. Against this backdrop, the present paper analyzes existing civil-military cooperative models in Disaster Management in Canada and the USA. Three objectives are set: a) to explore the armed forces’ main tenets and approaches to disaster and emergency management, b) to find similarities and differences in institutional and resource priorities (before and during the onset of extreme nature-triggered events), and c) to identify the best collaborative practices and modes of operation of stakeholders involved. Using a case study approach, a desktop review of policy papers and an event database for two large-scale disasters: one in the United States (Hurricane Katrina in 2005) and one in Canada (the 1997 Red River flood in Manitoba) was carried out. The results offered the following major findings: a) organizational and cultural differences between the civil and military authorities in both countries drive the nature of disaster management; b) centralization vs. resource decentralization has remained the key factor in speeding up disaster response; c) political and legal scope and limitations in civil-military cooperation are often blurred; and d) the sole application of the Command, Control, and Communication (C3) approach becomes problematic when a multi-stakeholder approach is preferred for disaster management.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,016 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».