Post Disaster Reconstruction after 2015 Gorkha Earthquake: Challenges and Influencing Factors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle