A holistic approach for assessing impact of extreme weather on critical infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
Urban infrastructures are essential to the health, safety, security and economic well-being of citizens and organisations.Therefore, the managers of critical infrastructures (CI) and infrastructure systems in urban areas need to be constantly aware of and prepared for to any man-made and natural disasters.In this paper, we propose a structured approach to assess extreme weather impacts on CI and discuss how resilience and risk tolerance of critical infrastructure can be enhanced.The approach is aimed at supporting CI owners' and managers' decision-making on a strategic level.It follows a process flow from hazard and CI identification, vulnerability analysis, potential damage estimation, loss assessment to identification and assessment of measures.The approach incorporates many elements, phases and methods from hazard assessment, vulnerability assessment, risk assessment and cost-benefit analysis (CBA), and combines and incorporates them into one aggregated structure, thus providing a holistic view to risk management and CI protection.The proposed approach is flexible in the sense that it encompasses not only a rigorous quantitative assessment, but also allows for a semi-quantitative or qualitative assessment.In addition, the approach enhances transparency of decision making and contributes to more comprehensive use of available information.The paper is based on research carried out in the INTACT and HARMONISE projects, which are co-funded by the European Union under the 7th Framework Programme.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».