Challenges for reconstruction after <i>M<sub>w</sub></i>7.8 Gorkha earthquake: a study on a devastated area of Nepal
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The Gorkha earthquake on April 25, 2015 had significantly affected the livelihood of people and the overall economy in Nepal. The earthquake had caused damage to about half a million private and public buildings, apart from damage to other infrastructures including schools, hospitals, roads, hydropower, irrigation canals, etc. The earthquake had affected the lives of 8 million people. With significant numbers of actors and stakeholders involved in the reconstruction process, no significant relief has reached the ground or is observable even after 3 years of the disaster. The government has formed National Reconstruction Authority (NRA) as the focal authority for the reconstruction process which is leading the reconstruction process with line agencies and other stakeholders. The longitudinal study was carried out through semi-structured interviews with the engineers working under NRA, local people and social mobilizer, group discussions, and field observation from June 2015 to August 2016 focusing on challenges for timely and quality reconstruction. The research also reviews the experiences from past events in similar social and political condition. This study concludes that the situation was the result of larger institutional gaps as the absence of local government, lack of coordination, bureaucratic hurdles and political transition, weak governance and cross-cutting issues as accessibility, manpower shortage, knowledge gap and other socio-cultural aspects. Authors supplement that the good governance and strategic incorporation of social and cultural aspects of reconstructions along with the technical cross-cutting issues like skilled labour, resources availability and construction knowledge could help to expedite the reconstruction process.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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