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Enregistrement W2888508058 · doi:10.1080/19475705.2018.1480535

Challenges for reconstruction after <i>M<sub>w</sub></i>7.8 Gorkha earthquake: a study on a devastated area of Nepal

2018· article· en· W2888508058 sur OpenAlexaff
Keshab Sharma, Apil KC, Mandip Subedi, Bigul Pokharel

Notice bibliographique

RevueGeomatics Natural Hazards and Risk · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBureaucracyLivelihoodGovernment (linguistics)PoliticsPolitical scienceHydropowerCorporate governanceEconomic growthPublic administrationPublic relationsBusinessGeographyEngineeringEconomicsFinanceLawAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,004
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations63
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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