Leaning Forward: Joint Task Force North, Civil-Military Relations, and Domestic Disaster Response in the North
Notice bibliographique
Résumé
Communities in Canada’s North face unique challenges in disaster response due to extreme environmental conditions, geographic remoteness, and limited infrastructure and territorial emergency management capacity. These factors often necessitate federal support, including assistance from the Canadian Armed Forces (CAF). This article examines the role of the CAF, specifically Canadian Forces Northern Area (CFNA) and its successor Joint Task Force North (JTFN), in building a collaborative “whole-of-government” approach to disaster response in the region. Using government documents, after-action reports, media stories, and practitioner interviews, this article examines the effectiveness of JTFN’s primary efforts to strengthen intergovernmental and interorganizational collaboration: by chairing and co-chairing the Arctic Security Working Group, strengthening relationships with territorial and local officials through its liaison officers and the Canadian Rangers, and organizing and facilitating annual large-scale response exercises. We then use several case studies, including the crash of First Air Flight 6560 in 2011, the COVID-19 pandemic, the 2021 flooding in the NWT and Yukon, and the Iqaluit water crisis – the latter two cases representing the first time that Operation LENTUS deployed to Canada’s territorial North – to evaluate the effectiveness and limitations of these efforts. Although we identify limitations and areas for improvement in these initiatives, we also argue that JTFN has consistently “leaned forward” to build and sustain the collaboration required for whole-of-government disaster response operations, while making broader contributions to the practice of emergency management in the North.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».