Vulnerability assessment of Alberta's provincial highway network
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Within their emergency planning and management roles, it is critical for transportation authorities to understand the characteristics of the transportation network and the communities it serves. The northeastern section of the province of Alberta, Canada has a very limited roadway network and is remote from major population centers, yet also has a relatively large population concentration due to the oil and gas industry. It is also prone to wildfires, with subsequent community evacuations every year in the summer months. This paper is a case study of the application of several network analysis measures (related to network topology, community accessibility, and transportation facility characteristics) to this wildfire-prone region, to better understand the region's vulnerability in the face of emergency evacuation and facility disruption. Our results show communities in the Regional Municipality of Wood Buffalo are highly vulnerable to facility disruptions while accessibility to major centers during evacuation is relatively low. Our results also determine critical communities with respect to network vulnerability, and locations for interim emergency supplies. Despite the concentrated populations supporting oil and gas extraction, historical indigenous communities, and the growing prevalence of wildfires and evacuations, justification of transportation infrastructure investments is difficult in this remote area. The findings demonstrate the need for provincial and federal emergency management plans that incorporate the use of existing intermodal infrastructures (i.e. aerodromes) as an alternate means of transport connecting impacted communities. The findings also provide guidance for traffic management planning, strategic placement of emergency services, and identifying where infrastructure investments are most critical.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle