Resilient Recovery: A systems analysis of disaster recovery in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The frequency and severity of disasters caused by natural hazards and extreme weather is increasing across Canada. Each year, more communities face devastation, disruption, and the difficult task of rebuilding. However, the process by which communities pick up the pieces – disaster recovery – is currently failing to deliver more resilient communities. In Canada, disaster recovery prioritizes the rapid return to pre-disaster conditions without consideration for the changing risk environment and the ways in which recovery can enable communities to better prepare for the future. \nOur commitment to this failing system has long-term consequences. With the cost of disasters dramatically increasing, how we rebuild communities contributes to their vulnerability or resilience in the future. Because of the static nature of physical structures, with building and infrastructure lifespans of more than fifty years, recovery locks in the risk profile of a community’s built environment for generations. \nThis project examines the barriers and opportunities for municipalities, the level of government closest to the individuals and businesses devastated by disaster, to integrate systematic disaster risk reduction into recovery and thereby rebuild more resilient communities. Using systems thinking informed by foresight and human-centered design research methods, this study aims to identify the constraints and leverage points for changing our approach to recovery in Canada so it prioritizes resilience to future risks instead of recreating the past. \nResilient Recovery: A systems analysis begins by describing disaster trends in Canada and the factors increasing disaster risk, then traces of evolution of the disaster recovery system and analyzes the dynamics at play in the current system. It explores emerging forces of change and the implications these emergent issues may have for recovery, then concludes with an analysis of the system’s leverage points, considerations for how foresight could enhance the process, and a proposed pathway towards transformational change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».