Development and application of a computer simulation framework for assessing disaster recovery in urban communities
Notice bibliographique
Résumé
In this dissertation an object-oriented framework of models is developed and applied to study disaster recovery in communities in British Columbia, Canada. The impact of earthquakes on communities is quantified over months and years, and the focus is on identifying the factors that affect the recovery. Contrasting with the practice of investigating disaster impacts to infrastructure or societal systems in isolation, an integrated approach is used in this dissertation. Lifelines, buildings, and persons are modelled in the same computational environment. One contribution of this dissertation is the development of models for infrastructure and social systems of a community. Another contribution is the development of a new approach to simulate the transportation of goods through a network of models. This new approach allows great flexibility in the composition of the transported goods and facilitates the modelling of the competition for resources. Another innovation is the individual modelling of buildings and dwellings, in this work referred to as dwellings, in the community. The socioeconomic demographics of the dwellings determine their capacity to compete for limited resources, which affect their recovery capacity. The integration of socioeconomic demographics, infrastructure, and buildings in the same computational environment allows for a broad range of disaster mitigation actions to be compared. This dissertation assesses the benefits of improving resource management, retrofitting physically vulnerable infrastructure, improving access to funds for recovery, among other actions. The findings in this dissertation can inform pre-disaster plans and help identifying mitigation strategies that improve disaster recovery in communities in British Columbia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».