Dynamic Resilience to Climate Change Caused Natural Disasters in Coastal Megacities Quantification Framework
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The framework is designed to provide (i) for better understanding of factors contributing to urban resilience; and (ii) for comparison of climate change adaptation options. Methodology: Disasters occur at the intersection of hazards and vulnerabilities. As the climate changes, so do the patterns of climate hazards. Coastal megacities are faced with many challenges including (i) increased exposure to natural hazards such as hurricanes, typhoons, storm surges, sea-level rise and riverine flooding; (ii) pressures of increasing urbanization and population growth; and (iii) increased complexity of interacting subsystems. An original method for quantification of resilience is provided through spatial system dynamics simulation. The quantitative resilience framework combines economic, social, organizational, health and physical impacts of climate change caused natural disasters on coastal megacities. The developed measure defines resilience as a function of time and location in space. The framework is being implemented through the system dynamics model in an integrated computational environment. Conclusion: Data collection for the Coastal Megacity Resilience Simulator (CMRS) Research Article British Journal of Environment & Climate Change, 3(3): 378-401, 2013 379 model input and discussions with local decision makers are actively being pursued concurrent with the model development for the primary case study coastal city of Vancouver, British Columbia, Canada. Future work includes developing policy driven adaptation scenarios, resilience model simulations, transfer of the resilience model to local community and capacity building.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».