Notice bibliographique
Résumé
Geographically, Nepal is divided into three regions, namely; the Terai, the hills, and the mountains. Nepal is prone to many types of disasters due to the various causes and one of the main causes is its geographic setting. Some disasters and hazards are prevalent to all over the country, some are area specific. Mountain and high altitude hazards are unique in nature and have distinct features and they pose several challenges for the rescue and relief operations. Disasters in mountain regions of Nepal have multi-dimensional effects on human life, property and the environment. The paper analyzes the mountain disasters, their nature and their impacts. It also focuses on the institutional as well as legal arrangements regarding disaster rescue. For this purpose, a qualitative descriptive and analytical method is applied to achieve the desired objectives of the study. This paper depends upon the secondary source of data available in several works of literature; journal articles, books, news articles, government reports, and websites. The paper finds that the frequencies of mountain disasters are low in comparison to other parts of Nepal, but they are diverse and complex. There are institutional and legal mechanisms for disaster risk reduction, but they are not adequate to respond mountain disasters effectively. All security agencies along with private sectors involving in mountain search and rescue operations do not have sufficient mountain-specific rescue units, training, and logistics.
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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 | 0,001 | 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 ».