Upscaling Collaborative Crisis Management: A Comparison of Wildfire Responder Networks in Canada and Sweden
Notice bibliographique
Résumé
One recurrent challenge during major crises and emergencies is how to effectively scale up the response. This involves efforts to expand the number of organizations involved to ensure access to resources, coordination of information and decisions, and joint actions to minimize costs and risks and to restore order. At the same time, upscaling requires difficult decisions about the timing and proper design of crisis responder organizations. In addition, it is generally challenging to orchestrate collaboration among diverse actors from different organizations with different cultures, missions, and experiences. This chapter demonstrates the dynamics of upscaling during two major wildfires in Canada (Fort McMurray, 2016) and Sweden (Västmanland, 2014). We detail the course of events leading up to the activation of joint crisis response organizations and shed light on the formal process of upscaling, how upscaling played out in practice, and how actors perceived performance. The comparison between the two cases demonstrates that although crisis management in Canada and Sweden is organized in different ways, similar challenges emerged in relation to upscaling. We find that differences in perceptions of the situation and divergent beliefs about the sufficiency of local capacities lead to different understandings of the necessity and timing of upscaling.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».