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Enregistrement W3094045816 · doi:10.1080/17477891.2020.1834345

Social Resilience to Flooding in Vancouver: The Issue of Scale

2020· article· en· W3094045816 sur OpenAlexaffabout
Samantha Hao Yiu Chu, Su‐Yin Tan, Linda Mortsch

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Hazards · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensusFlooding (psychology)GeographySocioeconomic statusVulnerability (computing)Scale (ratio)Social vulnerabilityResilience (materials science)Psychological resilienceEnvironmental resource managementCartographyEnvironmental scienceDemographyComputer sciencePopulationSociologyPsychologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Socioeconomic characteristics are commonly used as indicators of vulnerability and resilience to inform disaster risk planning and management. Vancouver is a coastal seaport city along the west coast of Canada and is exposed to risk from the impacts of flooding. Previous studies have assessed and modelled a city's resilience to environmental hazards based on socioeconomic status derived from census data, such as income status, family structure, and dwelling conditions. However, these data sources are aggregated into different census units of varying scale, such as Census Tracts (CT) and Dissemination Areas (DA). Spatial analysis of the same data using different aggregation units manifests in the Modifiable Areal Unit Problem (MAUP), where varying scale can produce different results and conclusions. This exploratory analysis of the MAUP demonstrates that social resilience to flooding hazards in Vancouver at the CT and DA census scales can have contradictory results depending on the census scale adopted. The effect of scale and the aggregation units at which spatial analysis occurs can have a significant impact on the conclusions imparted and decision making to identify priority areas. Since individual-level disaggregate data is unavailable, the analytical results based solely on aggregate data should be interpreted with caution.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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