Host community logistics and advanced preparation: Insights from wildfire evacuations in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the experiences of three host communities in Alberta involved in supporting and accommodating evacuees during the record 2023 wildfire season in Canada. Exploring host community service provision is a small but important part of a growing body of research that attempts to understand challenges faced by hosts when evacuations take place. Wildfire displacements can have long-lasting and deep social impacts, and the ability of host communities’ to implement socially aware and holistic emergency management plans and coordinate with key stakeholders is an important area of inquiry. When accommodating evacuees, hosts may face social services strains, uncertainties regarding cost recovery, and traffic and hospitality congestion. As such, this paper deploys case study methods seeking answers to three research questions stemming from the 2023 Alberta Wildfires: 1) How well prepared were communities to host evacuees?; 2) What challenges did they encounter?; and 3) What lessons can be learned from their experiences? Semi-structured interviews (n=27) across the three cases of High Level, Whitecourt, and Hinton revealed important insights regarding community preparedness, community-specific challenges, and cross-cutting lessons learned. Major findings demonstrate the importance of intercommunity coordination, rapid needs assessments of incoming evacuees, planning efforts to provide adequate accommodations, and increased awareness around disaster relief programs and incident command training.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».