Web-based public participation GIS application : a case study on flood emergency management
Notice bibliographique
Résumé
Scientific summary The increasing prevalence of natural disasters is driving people to pay more and more attention to emergency management. Progress in catastrophe analysis capabilities based on Geographical Information System (GIS) may allow the needs of public participation to be considered. Synchronous data sharing between citizens and emergency workers could effectively promote the process of decision making. This thesis introduces an interactive web-based application which mainly deals with flood risk management in Kamloops in Canada. The application is built for citizens and emergency workers using three layers: (1) the client side is developed in HTML and JavaScript; (2) the web server layer, which connects the users and the database, is implemented in PHP; and (3) the database contains PostgreSQL, GeoServer and OSM. Except the city map, PostgreSQL stores the spatial information with the support of OpenGIS. Generally, the application meets the initial objectives. Citizens can access present shelter information and register their own requirements for shelter, while emergency workers have the power to manage all the shelters and warehouses based on the available flood information and figure out the supply allocation solution based on the response from the public. On the other hand, the application also provides useful routing functions for both citizens and emergency workers, such as searching the available shortest path to a shelter, and computing the optimized allocation routes between all the shelters and warehouses. This practical study proved that Public Participation GIS (PPGIS), combined with IT knowledge, can provide very useful tools for decision making when facing a flood risk.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».