Disaster Risk Analysis Part 2: The Systemic Underestimation of Risk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract How risk is defined, the nature of methodologies used to assess risk, and the degree to which rare events should be included in a disaster risk analysis, are important considerations when developing policies, programs and priorities to manage risk. Each of these factors can significantly affect risk estimation. In Part 1 of this paper [Etkin, D. A., A. A. Mamuji, and L. Clarke. 2018. “Disaster Risk Analysis Part 1: The Importance of Including Rare Events.” Journal of Homeland Security and Emergency Management .] we concluded that excluding rare events has the potential to seriously underestimate the cumulative risk from all possible events, For example, of the 100 most expensive weather disasters in the US, the single most expensive event accounts for 16% of total economic impacts. Similarly, the worst explosion disaster accounts for 17% of the fatalities of the total 100 worst events. though including them can be very challenging both from a methodological and data availability perspective. Underestimating risk can result in flawed disaster risk reduction policies, resulting in insufficient attention being devoted to mitigation and/or prevention. In Part 2, we survey various governmental emergency management policies and methodologies in order to evaluate varying equations used to define risk, and to assess potential biases within disaster risk analyses that do comparative risk ranking. We find (1) that the equations used to define risk used by emergency management organizations are frequently less robust than they should or are able to be, and (2) that methodologies used to assess risk are often inadequate to properly account for the potential contribution of rare events. We conclude that there is a systemic bias within many emergency management organizations that results in underestimation of risk.
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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 | 0,104 | 0,252 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».