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Enregistrement W2314473776 · doi:10.1061/9780784478745.105

Linking Disaster Resilience and Sustainability

2014· article· en· W2314473776 sur OpenAlexaff
Tonatiuh Rodríguez-Nikl, Matthew V. Comber, Simon Foo, Sally J. Gimbert Carter, Lionel Lemay, Panagiotis Koklanos, Lindsey Maclise, Martha G. VanGeem, Mark D. Webster

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Resilience and Vulnerability Analysis
Établissements canadiensPublic Works and Government Services Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityResilience (materials science)SalientEngineeringNatural disasterEnvironmental resource managementEngineering ethicsRisk analysis (engineering)Environmental planningBusinessComputer scienceEnvironmental scienceGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structural engineers often limit their involvement in sustainability to material selection and recycling. Few structural engineers recognize the relationship between sustainability and disaster resilience. In response, the Sustainability Committee of the Structural Engineering Institute wrote a committee report to raise awareness of and provide guidance on the pertinent issues. This paper highlights the salient parts of the committee report. The introduction explains the relationship between sustainability and resilience and reviews the impacts of natural disasters. The following sections discuss general consideration for resilient design and summarize efforts to promote resilience and guidance for resilient design. Next are discussed current efforts to quantify the connection between disaster resilience and sustainability. The paper concludes with suggestions for structural engineers who are interested in supporting disaster resilience and sustainability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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