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Enregistrement W1646414198 · doi:10.1016/j.proeng.2015.08.422

Knowledge-based Approach for Sustainable Disaster Management: Empowering Emergency Response Management Team

2015· article· en· W1646414198 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProcedia Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensNorthern Alberta Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency managementBusinessProcess (computing)Government (linguistics)LivelihoodProcess managementSustainable developmentKnowledge managementEnvironmental planningComputer sciencePolitical scienceEconomicsGeographyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past two decades, the impact of disasters has been devastating, affecting 4.4 billion people, resulted in 1.3 million causalities and $2 trillion in economic losses. Post-disaster reconstruction and rehabilitation is a complex process with several dimensions. Government, nongovernmental, and international organizations have their own stakes in disaster recovery programs, and links must be established among them as well as with the community. Concerning post-disaster reconstruction scenario, the most significant factor is prompt decision making based on best possible information available. Effective sustainable post-disaster response is crucial and lies at the heart of disaster management agencies in almost every cautious country around the globe. Development is a dynamic process and disasters provide the opportunities to vitalize and/or revitalize this process, especially to generate local economies, and to upgrade livelihood and living condition. The success of the reconstruction phases, i.e., rescue, relief, and rehabilitation, is mainly dependent on the availability of efficient project teams and timely information to make informed decision. By having the knowledge-based system to make well-informed decisions, combined with the efficiency of a project team and strong coordination, project success should increase. This paper presents a theoretical framework of a knowledge-based approach for enhancing prompt and effective sustainable disaster management. The conceptual model consists of two main IT based components of knowledge- based system, i.e., a knowledge-base and a decision support shell for making more informed decisions for effective, timely and sustainable response in post-disaster reconstruction scenarios. The system is expected to assist in improving reconstruction project processes, coordination, and team building process because the most likely areas on which to focus can be identified during the early stage of the post-disaster scenario. Tapping into the past experiences of post-disaster scenarios, the knowledge-based system provides a wealth of pertinent and useful information for decision makers and will eventually enhance collaborative ventures for sustainable disaster management. The system would be helpful for emergency response management teams to take proactive measures by learning from past similar experiences, making informed decisions related to team building and project coordination processes undertaken by disaster management agencies. Professionals need to work in close cooperation with each other to give rise to a better and more efficient system for sustainable disaster management. Hence, the study is valuable for all professionals involved with research and development of sustainable disaster management strategies.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,272 · 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