From risk management to quantitative disaster resilience – a paradigm shift
Notice bibliographique
Résumé
There are practical links between disaster risk management and sustainable development leading to the reduction of disaster risk and re-enforcing resilience as a new development paradigm. There has been a noticeable change in disaster management approaches, moving from disaster vulnerability to disaster resilience; the latter viewed as a more proactive and positive approach. As hazard is increasing, at the same time, it erodes resilience. In the past, standard disaster management considered arrangements for prevention, mitigation, preparedness and recovery, as well as response. However, over the last 10 years substantial progress has been made in establishing the role of resilience in sustainable development. Multiple case studies around the world reveal links between attributes of resilience and the capacity of complex systems to absorb disturbance while still being able to maintain a certain level of functioning. There is a need to focus more on action-based resilience planning. Disasters do not impact everyone in the same way. It is clear that the problems associated with sustainable human wellbeing call for a paradigm shift. Use of resilience as an appropriate matrix for investigation arises from the integral consideration of overlap between: (a) physical environment (built and natural); (b) social dynamics; (c) metabolic flows; and (d) governance networks. This paper provides an original systems framework for quantification of resilience. The framework is based on the definition of resilience as the ability of systems to absorb disturbance while still being able to continue functioning. The disturbance depends on spatial and temporal perspectives and direct interaction between impacts of disturbance and system adaptive capacity to absorb disturbance.
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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 | 0,024 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,035 |
| Communication savante | 0,010 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».