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Enregistrement W2937579358 · doi:10.1016/j.habitatint.2019.03.005

Risk factors of becoming a disaster victim. The flood of September 1st, 2009, in Ouagadougou (Burkina Faso)

2019· article· en· W2937579358 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHabitat International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsCentre National pour la Recherche Scientifique et TechniqueEuropean Commission
Mots-clésFlood mythSanitationGeographyVulnerability (computing)Natural disasterPovertySocioeconomicsPopulationEnvironmental healthCapital cityEconomic growthMedicineEconomicsEngineeringEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In light of the expected growing natural hazards and the continued growth of urban populations, there is concern that the vulnerability of a significant portion of the urban African population will increase. The objective of the paper is to analyze factors associated with the status of “disaster victim” in Ouagadougou, the capital-city of Burkina Faso. On September 1st, 2009, this city experienced torrential rainfall leading to water runoffs and floods. Over 180,000 people were severely affected, about 41 people died and 33,172 houses completely destroyed. The data availability from the Ouagadougou Health and Demographic Surveillance System, especially characteristics of population dwellings before the flood, grant the opportunity to address the impact of this event among the different social groups. Modeling data with logistic regressions, the results reinforce the idea that the main cause of disaster is not hazards. Indeed, natural disaster amplify urban inequities given the role playing by variables related to extreme poverty (no sanitation, no electricity) as determinant factors. Discussion highlights how some households inhabitants make the reasoned choice of gradually reoccupying their plots, although aware of risks. In Sub-Saharan Africa, early warning system for floods should be seen as essential in urban settings.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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