Taiwan Vulnerability Analysis: A Comparative Study with Japan, China, U.S.A., U.K., France, and the Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
<p>Taiwan has performed well economically during the past four decades. However, economic development can be profoundly hampered by natural disasters. Sustainable economic development requires environmental resilience. With 23 million people occupying only 13,974 square miles of land, Taiwan is both densely populated and highly exposed to natural disasters: 73.1% of the total population lives in vulnerable areas, and Taiwan is ranked as the country most exposed to multiple hazards (The World Bank, 2005). Storms and floods damage Taiwan frequently, with an average of six typhoons hitting Taiwan annually for the past four decades. Taiwan had the highest occurrence and highest death toll on the natural disaster density indicator (NDDI) in comparison with China, Japan, U.S.A, U.K., France, and the Netherlands from 1985 to 2014. Also, Taiwan’s economic losses during the past thirty years are estimated at $650, 000 per km². This is approximately 5 times that of the Netherlands’ $134,362 and the U.K.’s $135,292, 8 times that of the U.S.A.’s $78,186 losses, and 9 times that of France’s $70,599. Research finds that every dollar invested into disaster preparedness would save $4 to $7 dollars in post-disaster damages (Multihazard Mitigation Council, 2005; The National Academy of Sciences, 2012). Hence, promoting urban resilience policies for disaster risk reduction should become a priority in Taiwan and other Asian nations in the future. Most important is the need of a strong political commitment and leadership to initiate and implement spatial policies toward resilience.</p>
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».