Measuring people's preferences for cyclone vulnerability reduction measures in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to examine people's preferences for alternative cyclone vulnerability reduction measures in cyclone prone areas of Bangladesh. Design/methodology/approach A choice experiment (CE) method has been implemented based on the pressure and release (PAR) vulnerability model. Data were collected from a sample of households in two districts of Bangladesh in winter 2008. Findings The results of a choice experiment (CE) method conducted in selected areas of Bangladesh prone to cyclone hazards indicated that access to resources is viewed as the most influential factor in cyclone vulnerability reduction options. Findings support the pressure and release model (PAR) of vulnerability analysis. Access to training and education and cyclone warning systems are also found to have significant impacts on households' choices of cyclone vulnerability reduction. Structural mitigation measures and access to power and decision making, though significant, were found to have the least impact. Research limitations/implications The paper shows that the choice experiment method is a good technique for understanding people's preferences for vulnerability reduction measures. Practical implications The paper concludes with a policy recommendation for governmental and non‐governmental agencies to focus on vulnerability reduction measures that tackle the root causes of vulnerability. Originality/value This is the first time that the choice experiment method has been used for cyclone vulnerability analysis, and it provides quantitative supports for the PAR model.
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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 | 0,000 | 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 ».