Floods and the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic—A new double hazard problem
Notice bibliographique
Résumé
The coincidence of floods and coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a genuine multihazard problem. Since the beginning of 2020, many regions around the World have been experiencing this double hazard of serious flooding and the pandemic. There have been 70 countries with flood events occurring after detection of the country's first COVID-19 case and hundreds of thousands of people have been evacuated. The main objective of this article is to assess challenges that arise from complex intersections between the threat multipliers and to provide guidance on how to address them effectively. We consider the limitations of our knowledge including "unknown unknowns." During emergency evacuation, practicing social distancing can be very difficult. However, people are going to take action to respond to rising waters, even if it means breaking quarantine. This is an emergency manager's nightmare scenario: two potentially serious emergencies happening at once. During this unprecedented year (2020), we are experiencing one of the most challenging flood seasons we have seen in a while. Practical examples of issues and guides for managing floods and COVID-19 are presented. We feel that a new approach is needed in dealing with multiple hazards. Our main messages are: a resilience approach is needed whether in response to floods or a pandemic; preparation is vital, in addition to defense; the responsible actors must be prepared with actions plans and command structure, while the general population must be involved in the discussions so that they are aware of the risk and the reasons for the actions they must take. This article is categorized under:Engineering Water > Methods.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».