The Importance of Effect Measure Modification When Using Demographic Variables to Predict Evacuation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION: Previous studies have identified a number of demographic characteristics (e.g., age, income, level of education, household composition, and race or ethnicity) that affect hurricane evacuation. However, the magnitude and direction of these associations vary widely, even when the area of landfall or the intensity of the storm is similar. We propose that the associations of demographic characteristics and hurricane evacuation are modified by psychosocial factors such as social cohesion, social capital, and social control. Additional variability may be the result of the changing prevalence of these demographic variables over time or between study locations. METHODS: Ninety census blocks in three eastern North Carolina counties affected by Hurricane Isabel were selected probability proportionate to population and seven interviews were conducted at random locations within each of the selected blocks. Risk differences (RD) and 95% confidence intervals (CI) were produced for stratified data to test for heterogeneity. RESULTS: There was statistical evidence of effect measure modification on the additive scale of the effect of home type, homeownership, age, race, gender, marital status, and having children under age 18 living at home on hurricane evacuation based on Wald p‐values of the interaction terms of ≤ 0.20 and strata‐specific RDs which crossed the null value. Social cohesion, volunteerism, property preparation, church attendance, neighbor's evacuation, and the number of local friends and family modified the RDs for the demographic characteristics. CONCLUSIONS: The associations between demographic characteristics and hurricane evacuation failure are modified by social factors. Effect measure modification on the additive scale may help explain the inconsistency of previously published results and is the appropriate measure for targeted interventions that can increase evacuation among certain groups that are missed when average risks are calculated across the population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».