Ranking of natural disasters in Sri Lanka for mitigation planning
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to propose a methodology for a priori classification of natural disasters that occur in Sri Lanka, through the development of a set of weighted parameters based on the product of the disaster impact and the affected area, in order to prepare mitigation plans. Design/methodology/approach Experts' opinions were used for developing the parameters. Through a facilitated workshop, the weights of the disasters were obtained from experts involved in disaster mitigation at the local, regional and national levels in Sri Lanka. A correlation analysis was used to determine the most appropriate independent measures of disaster impact and affected area, the product of which was used to rank the identified disasters for further action. Findings For the pre‐selection of major disasters, the study showcases four weighted parameters, one of which is identified as the best. In total, five disasters have been singled out for further consideration in Sri Lanka. The product of the affected area factor, based on administrative area classification, and the impact factor, out of the two considered, that places a higher weight on minor disasters, is shown to be the best criterion. Research limitations/implications The geographical distribution of the participants (experts) does influence the results, and those available for the workshop were not fully representative of all Sri Lanka's provinces. Originality/value The paper emphasizes the importance of the consideration of the area impacted rather than the classification, which is based solely on the severity of the impact. The categorization of disasters based on experts' opinions and the related analysis revealed a priority order for planning for certain identified disasters.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».