Framing responses to post‐earthquake Haiti
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of this paper is to add a new dimension to urban resilience by exploring how representations of disasters, reconstruction and human settlements are made, and how, by shaping plans and programs, they ultimately influence resilience. Design/methodology/approach The paper draws on James Scott's notion of “legibility” to ask how different representations simplify complex realities and how they are transformed into plans and programs. The paper first outlines the various broad analytic lens used to examine legibility to portray post‐disaster reconstruction, drawing on international literature and policies. The paper then focuses on post‐earthquake Haiti and analyzes eight reconstruction plans and reviews design proposals submitted for the Building Back Better Communities program to explore how different stakeholders portrayed the disaster, identified the reconstruction challenges and proposed to address human settlements. Findings Representations of the disaster, the reconstruction challenge and the housing problem were quite varied. While the plans assumed a very broad view of the reconstruction challenge (one that goes beyond the representations found in the literature), the BBBC program adopted a very narrow view of it (one that the literature condemns for failing to achieve sustainable resilience). Research limitations/implications The empirical research is exploratory, suggesting an approach that throws a new light on the analysis of plans and programs for improved resilience. Practical implications The study suggests that the representations that decision makers, institutions and organizations make of the world ultimately establish the framework in which resilience is constructed. Originality/value The lens of legibility confirms that the expression of different representations makes the world legible in different ways and therefore transforms the way in which resilience can be improved.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,023 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».