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Enregistrement W1848153100 · doi:10.1093/oxfordhb/9780195380620.013.0018

Economic and Planning Approaches to Natural Disasters

2012· book-chapter· en· W1848153100 sur OpenAlexaff
Yasuhide Okuyama, Stephanie E. Chang

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Resilience and Vulnerability Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDamagesNatural disasterContext (archaeology)UrbanizationNatural hazardHazardEnvironmental planningDisaster researchWork (physics)Vulnerability (computing)Emergency managementGeographyPolitical scienceEconomic growthEconomicsEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article addresses the persistent problem of natural disasters and considers how economic analysis and planning can contribute toward disaster risk reduction. Giving examples of hurricane Katrina, and the Indian Ocean earthquake and tsunami, it provides an overview of the natural disasters problem and social science research in the area, giving global trends and disaster trends since the last century. It then introduces economic approaches to the disasters problem followed by planning approaches. Urbanization agglomerates social functions (both public and private sectors), as well as physical and human capital, in particular areas. If a severe natural hazard hits one of these areas, it could lead to a catastrophic disaster with extremely sizable economic damages. While this discussion focuses on the developed country context, a synopsis of related work in the developing country context is also provided in detail. Finally, the article identifies research gaps and argues for greater integration across planning and economic perspectives.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,153 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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