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Enregistrement W2804571003 · doi:10.1108/dpm-02-2018-0060

Post-disaster social capital: trust, equity,<i>bayanihan</i>and Typhoon Yolanda

2018· article· en· W2804571003 sur OpenAlexaff
Pauline Eadie, Yvonne Su

Notice bibliographique

RevueDisaster Prevention and Management An International Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial capitalCommunity resiliencePsychological resilienceEquity (law)Context (archaeology)Emergency managementSociologyEconomic growthPolitical scienceGeographyPsychologyEconomicsSocial scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to explore the impact of disaster rehabilitation interventions on bonding social capital in the aftermath of Typhoon Yolanda. Design/methodology/approach The data from the project are drawn from eight barangays in Tacloban City, the Philippines. Local residents and politicians were surveyed and interviewed to examine perceptions of resilience and community self-help. Findings The evidence shows that haphazard or inequitable distribution of relief goods and services generated discontent within communities. However, whilst perceptions of community cooperation and self-help are relatively low, perceptions of resilience are relatively high. Research limitations/implications This research was conducted in urban communities after a sudden large-scale disaster. The findings are not necessarily applicable in the rural context or in relation to slow onset disasters. Practical implications Relief agencies should think more carefully about the social impact of the distribution of relief goods and services. Inequality can undermine community level cooperation. Social implications A better consideration of social as well as material capital in the aftermath of disaster could help community self-help, resilience and positive adaptation. Originality/value This study draws on evidence from local communities to contradict the overarching rhetoric of resilience in the aftermath of Typhoon Yolanda.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeQualitatif
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

Citations55
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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