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Enregistrement W2017514592 · doi:10.1111/1468-5973.00165

The Increasing Cost of Disasters in Developed Countries: A Challenge to Local Planning and Government

2001· article· en· W2017514592 sur OpenAlexaffabout
Ross T. Newkirk

Notice bibliographique

RevueJournal of Contingencies and Crisis Management · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)BusinessGovernment (linguistics)Local governmentEmergency managementOrder (exchange)Environmental planningEconomic growthFinancePolitical scienceEconomicsPublic administrationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number and severity of disasters have increased in recent decades. Developed countries are not immune from this trend. Their governments and insurance industries are now being required to cope with rapidly increasing and unanticipated disaster expenditures. In some cases, disaster related claims have increased by more than a full order of magnitude in just a decade. It is important for local planners and governments to understand the general trend of disaster impacts in order to respond to them. To illustrate these trends, the increase in number and financial impact of the last decade of disasters in Canada are reviewed in this article along with some discussion of the impact on government and the insurance industry. In spite of the increasing impact of emergencies and disasters, Canadian local municipal governments have, in general, invested very little in emergency mitigation planning. Many municipalities have no emergency plans at all. Where plans exist, many only address a small range of possible threats, and many do not include any mitigation aspects. Emergency mitigation planning at the local municipal level is critical for effective mitigation and response. We review the general institutional context for local disaster and emergency planning in Canada, concluding that planners have sufficient tools available to begin to address the challenge. Political will and professional interest now is required to make the necessary advances.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0110,008
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeObservationnel
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

Citations52
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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