A Community-Based Vulnerability Assessment of Terrestrial Flooding in the South Oropouche River Basin After Tropical Storm Bret
Notice bibliographique
Résumé
The year 2017 had a very active season for hurricanes and extreme weather conditions. Hurricanes Harvey, Irma, and Maria did damage to several Caribbean islands. Even Trinidad and Tobago (T&T), a country which rarely experiences extreme weather conditions, was affected by Tropical Storm Bret. Tropical Storm Bret caused flooding in T&T, especially in the low lying South Oropouche River Basin.There is a dearth of research conducted in T&T about the impact of extreme weather conditions and flooding on communities and families. Thus, this study sought to conduct a community base vulnerability assessment (CBVA) of the impact of the Tropical Storm Bret induced flooding upon the residents of the South Oropouche River Basin.Primary data was collected via semi-structured interviews and questionnaires to conduct the CBVA. Furthermore, this study introduced a Modal Community Based Vulnerability Assessment Index (MCBVAI) to help determine which factors the residents South Oropouche River Basin are most vulnerable to.This study found that the most vulnerable residents were vulnerable largely to their building of structures at locations unsuitable for housing. Moreover, the most vulnerable residents also built structures that were not resilient to flooding and was elevated less than 4 feet (ft) off the ground. The appropriate policy response for the Government of the Republic of Trinidad and Tobago (GORTT) would be to i) establish building codes, ii) develop a comprehensive spatial planning strategy which prohibits people from building structures in unsuitable areas, and iii) implement disaster risk reduction programmes which focus on improving pre-event disaster preparedness, improving the national and local response, and promoting educational awareness.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».