Multi-dimensional flood vulnerability assessment using data envelopment analysis
Notice bibliographique
Résumé
Malaysia has been greatly impacted by flood during monsoon seasons. Even though flood prone areas are well identified, assessment on the vulnerability of the disaster is lacking. Assessment of flood vulnerability, defined as the potential for loss when a disaster occurs, is addressed in this paper. The focus is on the development of flood vulnerability measurement in 11 states in Peninsular Malaysia using a non-parametric approach of Data Envelopment Analysis. Scores for three dimensions of flood vulnerability (Population Vulnerability, Social Vulnerability and Biophysical) were calculated using secondary data of selected input and output variables across an 11-year period from 2004 to 2014. The results showed that Johor and Pahang were the most vulnerable to flood in terms of Population Vulnerability, followed by Kelantan, the most vulnerable to flood in terms of Social Vulnerability and Kedah, Pahang and Terengganu were the most vulnerable to flood in terms of Biophysical Vulnerability among the eleven states. The results also showed that the state of Johor, Pahang and Kelantan to be most vulnerable across the three dimensions. Flood vulnerability assessment is important as it provides invaluable information that will allow the authority to identify and develop plans for flood mitigation and to reduce the vulnerability of flood at the affected regions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».