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Enregistrement W2807268341 · doi:10.3126/jie.v14i1.20068

Post Disaster Reconstruction after 2015 Gorkha Earthquake: Challenges and Influencing Factors

2018· article· en· W2807268341 sur OpenAlexafffund
Keshab Sharma, Apil KC, Mandip Subedi, Bigul Pokharel

Notice bibliographique

RevueJournal of the Institute of Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Technology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAsia Pacific Foundation of Canada
Mots-clésContext (archaeology)Government (linguistics)LivelihoodPolitical sciencePoliticsCorporate governancePreparednessPublic relationsEconomic growthBusinessGeographyFinanceEconomicsAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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