Assessment of Social Vulnerability to Wildfire in Missouri, United States of America
Notice bibliographique
Résumé
Wildfire is a major environmental hazard causing property damage and destruction including biodiversity loss in the United States. In order to reduce property loss and destruction arising from wildfire, this study assessed and identified social vulnerability to wildfire in Missouri using the American Community Survey data on social and demographic variables for the state of Missouri and social vulnerability index (S0VI). The study divided Missouri into five geopolitical zones from which ten counties were randomly selected for this study. The selected counties formed the basis on which fourteen social and demographic indicators were identified and assessed using Bogardi, Birkmann and Cadona conceptual framework. The result of the analysis shows that S0VI estimated for the five geopolitical zones of Missouri is moderate with a rating scale of 1.42 – 1.71. Education, income and marital status have a rating scale of 2.0 - 3.0 attributed for the high value of Social Vulnerability to wildfire. Race / ethnicity, language spoken, employment and percentage of house units that are mobile homes had a low S0VI value of 1.0 thereby contributing positively to resilience to wildfire risk. The study observes that government involvement in wildfire risk reduction is quite impressive and should still be intensified. The policy implication of this study is that education and income are key variables that contribute to high wildfire risk in Missouri. The need for government to formulate a policy on environmental education of the populace especially for people of low income and education become imperative. This will go a long way in reducing damage and property loss arising from wildfire.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».