Disaster Management and Emergency Response Capability Assessment Indexes in Tanzania; Empirical Evidence from Dar es Salaam City
Notice bibliographique
Résumé
The disaster management and emergency response capability assessment are put forth in this study to offer broad guidelines for various emergency management organization types. To evaluate the organization’s capability, five (policy and Legislations, infrastructure, personnel, technology, inter-agency coordination) elements are proposed from the capability assessment results, and suggestions are made for how the elements’ specifics should be. An improved mutual understanding of each agency’s perspective, resources, and capabilities for disaster management and emergency response operations turned out to be a significant advantage for this study. The study applied focus groups, expert consultation, and content analysis to various relevant documents to establish capabilities assessment indexes relevant to disaster management and emergency response capabilities in Tanzania. The application of Delphi method for expert consultations, the weights of indexes were determined using analytic hierarchy process and proportional distribution method. The existing emergency response capabilities were then evaluated and proved to be significant to improve the capabilities to both disaster management and emergency response in the city and Tanzania. To improve the capabilities for disaster management and emergency response operation in Tanzania, the study recommends to harmonize disaster management and emergency response regulations, policies and frameworks to align disaster management and emergency response strategies with international standards and the actual situation in the ground. Also to grab the investment opportunities in disaster management and emergency response infrastructure, technology, deployment of Artificial Intelligence, enhancement of collaborative governance and deep trust building among stakeholders and personnel development by prioritizing the workable systems (early warning, fire protections, public awareness campaigns) and trainings to personnel directly involved in the ground and planning levels.
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.
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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».