Assessment of Critical Infrastructure Resilience to Flooding Using a Response Curve Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Following a flood the functioning of critical infrastructure (CI), such as power and transportation networks, plays an important role in recovery and the resilience of the city. Previous research investigated resilience indicators, however, there is no method in the literature to quantify the resilience of CI to flooding specifically or to quantify the effect of measures. This new method to quantify CI resilience to flooding proposes an expected annual disruption (EADIS) metric and curve of disruption versus likelihood. The units used for the EADIS metric for disruption are in terms of people affected over time (person × days). Using flood modelling outputs, spatial infrastructure, and population data as inputs, this metric is used to benchmark CI resilience to flooding and test the improvement with resilience enhancing measures. These measures are focused on the resilience aspects robustness, redundancy and flexibility. Relative improvements in resilience were quantified for a case study area in Toronto, Canada and it was found that redundancy, flexibility, and robustness measures resulted in 44, 30, and 48% reductions in EADIS respectively. While there are limitations, results suggest that this method can effectively quantify CI resilience to flooding and quantify relative improvements with resilience enhancing measures for cities.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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