Collaborative governance and integrated risk management framework of natural disasters
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to align the objectives of key stakeholders by developing an integrated framework for high-impact natural disaster risk management. High-impact natural disasters have emerged as one of the most challenging policy issues. Design/methodology/approach The authors have applied the thematic text analysis for analysing the list of questions essential to develop an integrated framework. For theory, the authors have used the theoretical framework of collaborative governance. Findings The current work explains how to identify key stakeholders. Furthermore, it describes the framework to fit stakeholders' actions into the actionable components of risk management. Additionally, this framework also helps the firms that fall under the category of the industries “in the proximity of risks” and “the support industries” in modifying their role in the context of natural disaster risk. Research limitations/implications The limitation of this framework is that the authors relied on commonly occurring natural disaster risks to develop the framework. Therefore, risk-specific aspects are less likely to be thoroughly covered in this framework. However, this limitation is not directly impacting the goal of this study. Additionally, in the future more comprehensive framework with the additional element in the existing framework can overcome these limitations. Practical implications The findings of the study offer insights that can be useful for policymakers in developing various preventive strategies. Managers can use the results and align their objectives with policy goals. Social implications Socially, if communities try to design local risk management strategies, this framework would be helpful. Originality/value This study illustrates the role of objective alignment in high-impact risk management. This study is crucial in extending current knowledge on high-impact natural disaster risk management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».