CASE 12: Eyes on the Supplies: Improving Canada’s National Emergency Stockpile System (NESS)
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Federal Government is looking into improving the mobilization capacity of federal emergency supply systems. Edgar Reyes, a consultant at the public health consulting firm Axiom Alliance Health, has been awarded a federal contract to identify solutions to suit this need. The COVID-19 pandemic has revealed gaps in the National Emergency Stockpile System (NESS), which is maintained by the Public Health Agency of Canada. These gaps have affected the government’s ability to address pandemic-related supply shortages. Edgar’s task is to provide recommendations to increase the system’s response capacity. He hopes to isolate actionable areas for review by a future advisory committee and support the development of federal emergency response. Edgar has also been tasked with determining a need and solutions for improving emergency response and supply delivery for Indigenous and remote communities from the NESS. Edgar and his team conduct a roundtable stakeholder meeting with the key stakeholders associated with the NESS to determine common themes and systems-level solutions. Edgar also conducts stakeholder engagements with provincial administrative employees to isolate further gaps in the system. He determines there are significant data gaps, and more investigations will be required to support improvements in NESS mobilization capacity. Edgar manages to identify two specific action items that have their own unique tradeoffs. A key consideration between these alternatives is the potential consequence of excluding Indigenous and isolated community insights from emergency planning and emergency infrastructure development.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».