Unseen Vulnerabilities: Emergency Planning for Carless and Vulnerable Populations in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
In 2005, Hurricane Katrina made impact on southern Louisiana, devastating the city of New Orleans and surrounding communities. The high death toll of the hurricane revealed problems with public emergency planning, as many carless and vulnerable people were unable to evacuate New Orleans before the arrival of the hurricane, contributing to the high death toll. In recent years, scholarship has developed around emergency planning for carless and vulnerable populations in order to determine the most effective policy recommendations to improve evacuations plans for these populations. As climate change continues to occur around the world, the frequency and severity of severe weather events will increase. In 2023, Canada has experienced multiple severe weather events that have required evacuations. This paper assesses municipal emergency plans in Ontario to determine whether provincial and municipal officials have taken carless and vulnerable populations into account when planning for emergencies and potential evacuations. To complete the assessment, this paper utilizes a theoretical framework for analyzing emergency plans developed by Renne and Mayorga (2022). By evaluating the plans across five dimensions provided by the framework, this paper concludes that emergency planning for carless and vulnerable populations in Ontario is generally overlooked in emergency planning. To correct this oversight, this paper provides policy recommendations, including implementing vulnerable persons registries supported by emergency services, determining fixed locations for evacuation centres, and requiring planning for carless and vulnerable populations through provincial legislation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».