Crisis-ready telecom: Global approaches to emergency management in telecommunications
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the integration of Emergency Management (EM) frameworks into telecommunications regulation to address climate-driven disasters. EM principles—prevention, preparedness, response, and recovery—offer a structured approach to strengthen telecom networks and manage crises. By analyzing international practices, the study identifies critical gaps in funding, coordination, and regulatory alignment, highlighting opportunities to align telecom policy with EM planning. The findings provide actionable recommendations to foster cross-sector collaboration, promote regulatory flexibility, and enhance infrastructure resilience in an increasingly interconnected and disaster-prone world. • Bridging Telecom Policy and EM Planning: There is an opportunity to integrate two distinct yet complementary domains: telecom policy and emergency management (EM)planning. These fields have historically evolved in silos, but integrating their frameworks will imporve network resilience. • Power of EM Frameworks : EM principles—prevention, preparedness, response, and recovery—provide a systematic foundation for embedding resilience into telecom policy and practice. • Lessons from International Best Practices: The U.S., Japan, and EU demonstrate how EM-driven strategies—such as partnerships, targeted investments, and integrated policies—can aeffectively address telecom vulnerabilities. • Gaps in Funding and Coordination: Critical gaps remain in proactive funding, unified EM adoption, and cross-jurisdictional collaboration. • Evaluating Traditional Telecom Policies : Traditional telecom policies must be critically evaluated for their impact on resilience.incentivizingfacilities-based competition, technological diversity, and robust network deployment, particularly in underserved areas.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle