Post Disaster Reconstruction after 2015 Gorkha Earthquake: Challenges and Influencing Factors
Notice bibliographique
Résumé
The Gorkha earthquake on April 25, 2015 has significantly affected the livelihood of people and overall economy in Nepal, causing severe damage and destruction in central Nepal including nation's capital. 800 thousand buildings were affected leaving 8 million people homeless. Challenge of reconstruction of optimum 800 thousand houses is arduous for Nepal Government in background of its turmoil political scenario and weak governance apart from its difficult geographical terrain. Albeit, with significant number of stakeholders involved in the reconstruction process, no appreciable progress has seen to the ground till date, which is reflected over the frustration of affected people. In order to identify factors hindering timely and quality reconstruction, this research has brought basic arguments and ideas prospected by different actors involved in the process. Methodology of the study is comprised with semi structured interviews with social mobilizers, engineers working in the field, and affected people, group discussion, field observations and regular follow-up of the incidents through national newspapers and discussion forums. This study concludes that inaccessibility, absence of local government, weak governance, weak infrastructures, lack of preparedness, knowledge gap and manpower shortage etc. are the key challenges of the reconstruction after 2015 earthquake in Nepal. Good governance, integrated information, addressing technical issues, public participation along with short term and long term strategies to tackle with technical issues are highlighted as some imperative factors for timely and quality reconstruction in context of Nepal.Journal of the Institute of Engineering, 2018, 14(1): 52-63
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».