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Enregistrement W2945965952 · doi:10.1177/0361198119848409

Vulnerability Assessment during Mass Evacuation: Integrated Microsimulation-Based Evacuation Modeling Approach

2019· article· en· W2945965952 sur OpenAlexafffundabout
MD Jahedul Alam, Muhammad Ahsanul Habib

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesMarine Environmental Observation Prediction and Response Network
Mots-clésMicrosimulationVulnerability (computing)Vulnerability assessmentFlood mythComputer scienceSocial vulnerabilityBayesian networkRisk assessmentTransport engineeringRisk analysis (engineering)Operations researchGeographyBusinessComputer securityEngineeringPsychological resilience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study develops an integrated microsimulation-based evacuation model that performs a vulnerability assessment of the Halifax Peninsula, Canada during an evacuation. The proposed framework of vulnerability assessment accounts for long-term changes in neighborhood composition in relation to socio-demographic characteristics, residential locations, and vehicle ownership. The results of a large-scale urban systems model and a flood risk model are used to inform the vulnerability assessment. The urban systems model encapsulates long-term household decisions and life stage transitions in measuring social vulnerability. The flood risk model provides information on flood severity and finer network disruptions. In addition, a dynamic traffic assignment-based microsimulation model is developed to assess mobility vulnerability during an evacuation. One of the key contributions of this study is that it utilizes a Bayesian Belief Network modeling approach for vulnerability assessment, while addressing uncertainty and causal relationships between different elements of vulnerability. The results suggest that the Peninsula zones are at a relatively higher risk from a mobility point of view. A sensitivity analysis reveals that clearance time has been found to be the key determinant of the mobility vulnerability during an evacuation. “Presence of female” and “presence of seniors” are found as the two most significant contributors of social vulnerability. Several peripheral zones are at a higher risk because of their proximity to the flood source. The proposed research will help emergency professionals and engineers to develop effective evacuation plans in relation to vulnerable areas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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