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Enregistrement W3145573337 · doi:10.1016/j.ijdrr.2021.102219

Maladaptation, fragmentation, and other secondary effects of centralized post-disaster urban planning: The case of the 2011 “cascading” disaster in Japan

2021· article· en· W3145573337 sur OpenAlexaff
Tamiyo Kondo, Gonzalo Lizarralde

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Disaster Risk Reduction · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesJapan Science and Technology AgencyJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésMaladaptationEnvironmental planningUrban planningUrban sprawlUrbanizationGeographyEnvironmental resource managementBusinessLand-use planningFragmentation (computing)Land useEconomic growthCivil engineeringEngineeringEnvironmental scienceEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have documented the negative impacts and unexpected secondary effects of post-disaster housing development. Here, we build on this tradition to explore how post-disaster urban planning and risk mitigation measures affect internal migrations after a major disaster. In the aftermath of the 2011 Great East Japan Earthquake and Tsunami, the Japanese government put forward significant efforts to provide safe housing and land in more than 20 cities. We used GIS spatial analysis to identify urban footprint changes, which proved to be reliable indicators of internal migration. Our results reveal the secondary effects of planning interventions, and more specifically, how the maladaptation measures triggered rapid urban sprawl and increased risks of landslides and vulnerabilities in mountainous areas. We also find increased urban fragmentation, both socially and spatially. Maladaptation, urban fragmentation, and rapid changes in urban footprints emerged as the consequences of centralized government-mandated planning and housing development. We conclude that the uncertainty surrounding dynamic recovery processes requires incremental adaptive action. Planners and local authorities must recognize and remain attentive to the cascading effects of centralized planning decisions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeQualitatif
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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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