Towards a Theory of Economic Recovery from Disasters
Notice bibliographique
Résumé
Economic recovery refers to the process by which businesses and local economies return to conditions of stability following a disaster. Its importance and complexity are being increasingly recognized in disaster risk reduction research and practice. This paper provides an overview of current research on economic recovery and suggests a research agenda to address key gaps in knowledge. Empirical studies have provided a number of robust findings on the disaster recovery of businesses and local economies, with particular insights into short- and long-term recovery patterns, influential factors in recovery, and disparities in recovery across types of businesses and economies. Modeling studies have undertaken formal analyses of economic impacts of disasters in which recovery is usually addressed through the incorporation of resilience actions and investments in repair and reconstruction. Core variables for assessing and understanding economic recovery are identified from the literature, and approaches for measuring or estimating them are discussed. The paper concludes with important gaps in the development of a robust theory of economic recovery. Systematic data collection is needed to establish patterns and variations on how well and how quickly local economies recover from disasters. Research is urgently needed on the effectiveness of resilience approaches, decisions, and policies for recovery at both the business and local economy levels. Detailed, testable theoretical frameworks will be important for advancing understanding and developing sound recovery plans and policies. It will be especially important to consider the relationship between economic recovery and recovery of the built environment and sociopolitical fabric of communities in developing a comprehensive theory of disaster recovery.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».