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Enregistrement W2736325950 · doi:10.1177/028072701703500102

Bio-indicators as a Measure of Social Fragility

2017· article· en· W2736325950 sur OpenAlexaff
Juan Pablo Sarmiento, Catalina Sarmiento, Meenakshi Jerath

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mass Emergencies & Disasters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFragilityVulnerability (computing)Index (typography)UnrestPsychological resiliencePopulationLife expectancySocial vulnerabilityGeographySocial unrestDemographyPsychologyPoliticsPolitical scienceComputer securitySociologyComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disaster risk results from the interaction between hazards and vulnerabilities, but there are considerable variations in how vulnerability and its three dimensions (exposure, fragility, and resilience) are conceptualized and measured. This study demonstrates how certain bio-indicators allow an objective, direct, and efficient measurement of a population's social fragility. Using data available for 159 countries, we selected two bio-indicators, Low Birth Weight (LBW) and Life Expectancy at Birth (LEB), and developed the Social Fragility Index (SFI). We then analysed their effect on existing vulnerability indices: the Susceptibility Index (SI) and the Prevalent Vulnerability Index (PVI). Results showed that the selected bio-indicators and particularly the proposed index are efficient in measuring the fragility of a community before a disaster, and that they could also be used to measure the social impact caused by an extreme natural event, technological disasters, population displacement/migration, armed unrest, conflict, changes in political regimes, and economic crises.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,839

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,324 · 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'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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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