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Enregistrement W2553195143 · doi:10.1177/028072701002800102

Factors Associated with Evacuation from Hurricane Isabel in North Carolina, 2003

2010· article· en· W2553195143 sur OpenAlexaff
Jennifer A. Horney, Pia D. M. MacDonald, Marieke Van Willigen, Philip Berke, Jay S. Kaufman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mass Emergencies & Disasters · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensusGeographyResidenceTerritorialityFlood mythPopulationSocial capitalStormDemographySociologyMeteorologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Important differences in evacuation exist across households. This study describes associations between social factors and evacuation from Hurricane Isabel by residents of North Carolina in 2003. Census blocks in three affected counties were stratified by flood zone and 30 census blocks were selected probability proportionate to population size from each flood zone. Within selected blocks, 7 random interview locations were chosen using a geographic information systems-based site selection tool. Risk differences and 95% confidence intervals for evacuation were calculated. High levels of neighborhood social cohesion, markers of territoriality (e.g., no trespassing signs), membership in church or civic organization, volunteerism, neighbors’ evacuation, and longer length of residence were associated with reduced hurricane evacuation. Differential levels of social capital, social cohesion, and related social factors contributed to differential rates of evacuation from Hurricane Isabel. Those who reported closer relationships with neighbors and were active volunteers in the community may be more susceptible to evacuation failure and should receive targeted messages regarding evacuation from officials.

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 enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,656

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations28
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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