An assessment of partnerships in flood emergency management, Red River Valley, Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Floods are one of many natural and human-induced hazards that threaten Manitoba annually. Emergency management tasks are assumed by a variety of organizations to protect people and resources from catastrophic loss and death by undertaking preparedness, response, recovery and mitigation actions and activities. As the climate changes at an unprecedented pace, flooding and other hazards become more uncertain. In an effort to address these uncertain flood (and other) hazards facing Manitoba, a number of partnerships have formed among government, private, non-government, and community-based organizations to better address hazard and disaster issues in the province. Combining two research methods, namely, a modified Delphi technique and a multiple case study of five specific partnerships, this thesis assesses the use of institutional partnerships in a flood emergency management context in the Red River Valley, Manitoba. The objectives of this study aimed to identify and examine the types of institutional partnerships that exist, to assess partnerships using characteristics of success as performance indicators, to determine the role of interpersonal relationships and networking in successful partnerships and to provide recommendations for partnerships in emergency management. The analysis provided detailed assessments of five partnerships. The characteristics of successful partnerships indicated that four of the five partnerships assessed will likely be successful in the event of a future disaster. Partnerships with strong interpersonal relationships and networking among partners and related organizations are critical to the development and maintenance of successful partnerships. Overall, it is recommended that partnerships in emergency management continue to be cultivated and to expand partner members and linkages beyond the scope of emergency management institutions.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».