A Multilevel Governance Perspective on SARS in Toronto.
Notice bibliographique
Résumé
Our current era is, among other things, characterized by its frequency and severity of epidemics\n(Francis, 2018). One of these epidemics was Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) in 2003.\nCanada was the most effected country outside of Asia, and Toronto was the site of North America’s\nlargest outbreak of SARS (Svoboda et al., 2004). SARS was declared a ‘worldwide health threat’ by the\nWHO (Hanrieder & Kreuder-Sonnen, 2014) and when SARS started to spread in Toronto, the Premier\ndeclared a provincial emergency (Committee, 2003). Hanrieder and Kreuder-Sonnen (2014) define this\ntype of governance during a period of securitization as ‘emergency governance’ and argue that using\nthis language of ‘global security’ facilitates the emergence of authoritative actors whose decision can\nshape how the threat is governed. The focus of this research is on emergency governance after the\naforementioned period of successful securitization. Securitization is most often linked to nation states,\nwhich can take emergency action against existential threats. However, this research argues that the\nsecuritization of international problems may lead to response mechanisms across all levels of\ngovernance, such as the WHO by announcing a worldwide health threat. In line with recent research\nthat emphasizes the multi-layered nature of international governance, this research moves beyond\nthe narrow focus on nation-states and includes international governmental bodies as well as local\nactors by adding a multilevel governance perspective (Schakel, 2016). This research will shed light on\nhow different actors, during different phases of the emergency governance of SARS in Toronto, shape\nmeasures and policy. This research will demonstrate that in the period between securitization and desecuritization it is not merely the securitizing actor that is using extraordinary measures to tackle the\nthreat, but that there is a constant interaction between the government and other actors in shaping\nmeasures and policy responses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».