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Enregistrement W2954611542 · doi:10.1111/disa.12372

Flooding and the ‘new normal’: what is the role of gender in experiences of post‐disaster ontological security?

2019· article· en· W2954611542 sur OpenAlexaffabout
Timothy J. Haney, Daran Gray‐Scholz

Notice bibliographique

RevueDisasters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOntological securityFlood mythFeelingFlooding (psychology)Human factors and ergonomicsPoison controlSet (abstract data type)Work (physics)Qualitative researchSuicide preventionQualitative propertyOccupational safety and healthInjury preventionPsychologySocial psychologyComputer securitySociologyMedicineGeographyEngineeringMedical emergencyComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disaster researchers have long analysed disruption to affected residents' ontological security, often represented by routines and familiar landmarks. Surprisingly little of this work, though, assesses who is most likely to experience feelings of disruption. Using a representative set of survey data, complemented by follow-up interview data from 40 residents affected by the Southern Alberta Flood of June 2013, this paper explores how demographic characteristics, such as gender and place attachment, impact on residents' sense of disruption and loss. The findings indicate that women and people with stronger emotional and social ties to their neighbourhoods are most likely to experience disrupted ontological security; home flooding and evacuation orders are also significant predictors. The qualitative interview data reveal that many participants felt unsettled and disrupted by myriad factors, such as ongoing construction, which prevented them from establishing a 'new normal'. The paper concludes by discussing the implications of these findings for policymakers and service providers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,017
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeQualitatif
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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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