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Enregistrement W2808261566 · doi:10.14324/111.444.amps.2014v6i1.001

Porosity: Networking Cities for a Changing Climate

2014· article· en· W2808261566 sur OpenAlexaboutno aff
N. Claire Napawan, Brett Snyder

Notice bibliographique

RevueArchitecture_MPS · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomeland securityStormGeographyGovernment (linguistics)Emergency managementSocioeconomicsPolitical scienceHistoryArchaeologyMeteorologySociologyTerrorismLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On October 28th 2013 Hurricane Sandy hit land on the East Coast of the United States. The deadliest storm to hit the country since 2005 it caused tens of billions of dollars in damage, destroyed thousands of homes, left millions without electric service, and caused 117 deaths in the United States, including 53 in New York, making Sandy the most life costly hurricane to hit the United States mainland since Hurricane Katrina. In all an estimated 186 people were killed across the United States, the Caribbean, and Canada. In the immediate aftermath of the storm not only did the emergency services, state and federal government implement emergency plans of action, including both direct intervention on the ground and massive financial support, so too did a number of charities, community and residents groups across the US. One of the most surprising of these groups was what became known as Occupy Sandy. As noted by the Homeland Security Studies and Analysis Institute: “Within hours of Sandy’s landfall, members from the Occupy Wall Street movement used social media to tap the wider Occupy network for volunteers and aid. Overnight, a volunteer army of young, educated, tech-savvy individuals with time and a desire to help others emerged. In the days, weeks, and months that followed, “Occupy Sandy” became one of the leading humanitarian groups providing relief to survivors across New York City and New Jersey. At its peak, it had grown to an estimated 60,000 volunteers—more than four times the number deployed by the American Red Cross.” What this phenomenon clearly demonstrates is the potential for digital networking to improve response to catastrophic storm events at a community level. Far from being solely a question of material support and logistics, the response to the disaster was one equally definable as digital. Pointing to the possible rethinking of issues around the extreme and localised consequences of climate change and responses to it in purely traditional infrastructural terms, the social media focused organisation of Occupy Sandy potentially offers us a new frame of reference to deal with these, and less catastrophic issues around climate change and our response to it. This paper provides a discussion of the projected impacts of global environmental change in urban environments in the United States, with a particular focus on their impact on existing storm and sanitary water infrastructure. However, it theorizes a new approach to this archaic system of infrastructure that exploits social networking tools and digital technologies to build greater networks for climate change resilience across the United States and, by extension, elsewhere.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1880,060

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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