Interdisciplinary Research as an Iterative Process to Build Disaster Systems Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Disasters occur at the intersections of social, natural, and built environments, and robust understanding of these interactions can only occur through insight generated from different disciplines. Yet, there are cultural, epistemological, and methodological differences across the many disciplines concerned with hazards and disasters that can make conducting interdisciplinary research difficult. Approaches are needed to overcome these challenges. This article argues that interdisciplinary disaster research can be successful when it entails an iterative process in which researchers from different disciplines work collaboratively and exert reciprocal influence to generate disaster systems knowledge. Disaster systems knowledge is interdisciplinary and is defined as a comprehensive understanding of the intersections of built, natural, and human environmental factors and their interplay in hazards and disasters. The iterative process can reduce disciplinary biases and privileges by encouraging collaboration among researchers to help ensure disciplinary knowledge complements other disciplinary knowledge, to ultimately generate interdisciplinary disaster systems knowledge. The article concludes by illustrating the process by analyzing a research case study of an interdisciplinary approach to volcanic risk reduction.
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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 | 0,099 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,036 |
| Communication savante | 0,018 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».