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Enregistrement W2056572110 · doi:10.5055/jem.2014.0165

Planning for disaster resilience in rural, remote, and coastal communities: Moving from thought to action

2014· article· en· W2056572110 sur OpenAlexaffabout
Brenda Murphy, Gregory S. Andérson, Ron Bowles, Robin S. Cox

Notice bibliographique

RevueJournal of Emergency Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensRoyal Roads UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)PreparednessCommunity resilienceEmergency managementEnvironmental planningEnvironmental resource managementProcess managementProcess (computing)Disaster responseDisaster recoveryDisaster planningBusinessComputer sciencePolitical scienceGeographyPoison controlHuman factors and ergonomicsResource (disambiguation)Environmental scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disaster resilience is the cornerstone of effective emergency management across all phases of a disaster from preparedness through response and recovery. To support community resilience planning in the Rural Disaster Resilience Project (RDRP) Planning Framework, a print-based version of the guide book and a suite of resilience planning tools were field tested in three communities representing different regions and geographies within Canada. The results provide a cross-case study analysis from which lessons learned can be extracted. The authors demonstrate that by encouraging resilience thinking and proactive planning even very small rural communities can harness their inherent strengths and resources to enhance their own disaster resilience, as undertaking the resilience planning process was as important as the outcomes.The resilience enhancement planning process must be flexible enough to allow each community to act independently to meet their own needs. The field sites demonstrate that any motivated group of individuals, representing a neighborhood or some larger area could undertake a resilience initiative, especially with the assistance of a bridging organization or tool such as the RDRP Planning Framework.

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)0,005
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeQualitatif
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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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