Use of Flood, Loss, and Evacuation Models to Assess Exposure and Improve a Community Tsunami Response Plan: Vancouver Island
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Communities developing plans for response to tsunami require site-specific estimates of the hazard, elements at risk, and potential losses, and an assessment of the effectiveness of mitigations and protective actions. Citizens want to know whether they can reach safe havens in sufficient time and whether recommended safe haven locations can offer sufficient protection. This paper investigates how flood, loss, and evacuation predictive models can be used to develop baseline estimates of potential losses without mitigations in place, with the goal of helping communities assess and improve response plans. A case study is presented for the District of Ucluelet, British Columbia, which is susceptible to the Cascadia Subduction Zone (CSZ) earthquake and tsunami hazard. Approximately 58% of the community’s buildings and key elements of the critical infrastructure are in a tsunami hazard zone. Depending upon the time of day and year, between one-half and two-thirds of the resident and tourist population are at risk, and depending on the evacuation strategy, between one-fifth and one-third of the population-at-risk could be lost. These mortality rates are comparable to observed rates for a rapid-onset, high-intensity tsunami. Alternative emergency response plans are simulated and assessed for their effectiveness in terms of the potential for loss reduction and for increases in evacuation rates. The importance of self-activation and rapid protective action is confirmed, and pedestrian-based evacuation to an expanded set of proximal safe havens is recommended. Tourists form a large proportion of the population-at-risk during high season and could experience significant proportional losses. Future research is needed to assess the community’s understanding of tsunami risk and whether community preparedness has actually improved. This study also confirms the need for broader initiatives to estimate populations at risk, to conduct evacuation modeling studies, and to assess whether evacuation on foot, in vehicles, or in combination is most effective.
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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 | 0,000 |
| 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 découle