Reconstructing an Emergency Evacuation by Ground and Air the wildfire in Fort McMurray, alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The May 2016 wildfire in Fort McMurray in northern Alberta, Canada—the costliest wildfire disaster in Canadian history—led to an areawide evacuation by road and air. Traffic count and flight data were used to assess the characteristics of the evacuation, including estimates of people movements by vehicle and aircraft. The vehicle counts were compared first with historic values to examine traffic patterns and were then used to create an evacuation response curve, which revealed an expected S-shaped curve and highlighted how quickly the evacuation occurred. Finally, data for people evacuated by aircraft were combined with data for people evacuated by ground vehicle to construct a curve of the cumulative number of evacuees leaving the region. This study identified several key implications for evacuation planning and operations. The decision to evacuate residents to temporary shelters in the north was instrumental in the quick removal of everyone from immediate danger via all possible exits. Although an unplanned contraflow operation added roadway capacity out of Fort McMurray, the underuse of the secondary route suggested that the management of traffic routing might have reduced congestion. The evacuation response curve emphasized the volatility of the wildfires, with the resulting evacuations occurring under conditions of a greater immediacy than hurricane evacuations. Finally, the significant role of air transportation in this evacuation indicated that multimodal emergency evacuation plans may be critical for remote communities and sparse networks. These findings may be applied to evacuation planning and policy to improve the efficiency and efficacy of evacuations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».