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Enregistrement W2223531526 · doi:10.1111/disa.12174

Vulnerability to typhoon hazards in the coastal informal settlements of Metro Manila, the Philippines

2016· article· en· W2223531526 sur OpenAlexfundno aff
Véronique Morin, Mokbul Morshed Ahmad, Pennung Warnitchai

Notice bibliographique

RevueDisasters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAsian Institute of Technology
Mots-clésVulnerability (computing)SlumStorm surgeTyphoonGeographyHazardInformal settlementsHuman settlementDisaster risk reductionSettlement (finance)Diversity (politics)Poison controlSocioeconomicsEnvironmental planningStormEnvironmental healthEconomic growthBusinessPopulationComputer securityPolitical scienceSociologyEcologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many low- and middle-income countries informal communities-also termed slum and squatter areas-have become a dominant and distinct form of urban settlement, with ever increasing populations. Such communities are often located in areas of high hazard exposure and frequently affected by disasters. While often recognised as one of the highest 'at risk' populations, this paper will argue that informal settlers have been directly and indirectly excluded from many formal mechanisms, thereby increasing their vulnerability to disaster events. Household surveys were conducted across several frequently flooded informal coastal communities in Metro Manila, the Philippines, following a major typhoon and storm surge disaster. The study revealed a large level of diversity in socio-economic vulnerability, although all households faced similar levels of physical exposure and physical vulnerability. Disaster risk reduction policies and responses need to better integrate informal settlement areas and recognise the diversity within these communities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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