Vulnerability Assessment during Mass Evacuation: Integrated Microsimulation-Based Evacuation Modeling Approach
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».