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Enregistrement W7065184510

From crisis to adaptation: Assessing disaster preparedness and response strategies among Toronto nonprofit organizations during COVID-19

2023· other· en· W7065184510 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2023
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessCommunity resilienceSocial capitalGrassrootsEmergency managementResilience (materials science)Disaster preparednessDisaster researchPsychological resilience
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Framed by social capital theory and the social constructionist theory of disasters, this master’s research project examines the factors influencing the ability of social service nonprofit organizations in Toronto to endure and effectively address disasters. The study explores the crucial role played by these organizations in disaster preparedness and response efforts, highlighting their community engagement expertise, grassroots networks, local knowledge, and adaptability. By utilizing a mixed-methods approach that includes an online survey and key informant interviews, the study gathers insights and recommendations on the disaster preparedness and response strategies of social service nonprofits in Toronto. The research aims to identify the factors that contribute to the resilience of these organizations in the face of disasters and gain an understanding of the current state of disaster preparation and planning in community-based organizations in Toronto. It seeks to provide practical recommendations for improving disaster preparedness and response strategies in the nonprofit sector, emphasizing the significance of social actions, effective communication, collaboration, and resource allocation. This study recognizes disasters as social phenomena shaped by social structures, processes, and practices, emphasizing the intersection between hazards, vulnerable populations, and social context. It underscores the importance of strengthening social networks, addressing structural social inequalities, and promoting collective action to enhance community resilience. The findings of this research study shed light on the valuable role played by nonprofit organizations in disaster preparedness and response efforts, stressing the need for policy changes, additional funding, and collective efforts to strengthen community resilience in the face of disasters. With a comprehensive whole-of-society approach, leveraging the expertise and networks of nonprofit organizations, this study advocates for an enhanced understanding of the factors that contribute to the ability of social service nonprofits to endure and effectively address disasters in Toronto.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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