Managing the socioeconomic impacts of extreme weather events in the southwest pacific basin
Notice bibliographique
Résumé
Cyclones are a recurrent feature in the Southwest Pacific basin. Australia, Papua New Guinea, Fiji and New Zealand are responsible for monitoring and forecasting cyclone activity in the region. In dealing with extreme events of this nature, the small islands and atolls have had to depend heavily on their more developed neighbours for assistance. Under the FRANZ and Pacific Island Forum (PIF) arrangements Australia, New Zealand and France have an agreement in place to assist partner countries when such disasters strike. The last category five cyclone (Australian scale), to make landfall in this region was Cyclone Winston, which devastated the Island of Fiji in 2016. Fiji is one of the 16 independent member States of the PIF, which includes Australia and New Zealand. Following the Hyogo Framework for Action 2005-2015, an outcome of the World Conference on Disaster Reduction held in January 2005, the PIF convened a meeting, in Madang, Papua New Guinea, to develop a regional Framework for implementation. Foremost in mind were the social and economic structures of these countries where entire communities could lose their livelihoods or face severe disruption as a result of one disaster. This paper explores disaster management, of the impact of severe cyclones, by these PIF countries (excluding Australia and New Zealand), specifically in terms of disaster prevention, preparedness, relief and recovery. Specific focus will be on the islands of Fiji, Tonga and Vanuatu, where category five cyclones made landfall within the last three years and Samoa, where a category four cyclone made landfall in 2012.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».