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Enregistrement W1985427019 · doi:10.1111/disa.12109

A systems approach to resilience in the built environment: the case of Cuba

2014· article· en· W1985427019 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

RevueDisasters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)Built environmentContext (archaeology)Social capitalAdaptation (eye)Environmental planningHazardPsychological resilienceBusinessEmergency managementNatural hazardEnvironmental resource managementPoison controlUrban resilienceUrban planningKnowledge managementEngineeringSociologyComputer scienceGeographyEconomic growthPsychologyEconomicsEnvironmental healthCivil engineeringMedicineSocial scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through its capacity to evoke systemic adaptation before and after disasters, resilience has become a seductive theory in disaster management. Several studies have linked the concept with systems theory; however, they have been mostly based on theoretical models with limited empirical support. The study of the Cuban model of resilience sheds light on the variables that create systemic resilience in the built environment and its relations with the social and natural environments. Cuba is vulnerable to many types of hazard, yet the country's disaster management benefits from institutional, health and education systems that develop social capital, knowledge and other assets that support construction industry and housing development, systematic urban and regional planning, effective alerts, and evacuation plans. The Cuban political context is specific, but the study can nonetheless contribute to systemic improvements to the resilience of built environments in other contexts.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,251 · 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