A universal severity classification for natural disasters
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The magnitude of a disaster's severity cannot be easily assessed because there is no global method that provides real magnitudes of natural disaster severity levels. Therefore, a new universal severity classification scheme for natural disasters is developed and is supported by data. This universal system looks at the severity of disasters based on the most influential impact factor and gives a rating from zero to ten: Zero indicates no impact and ten is a worldwide devastation. This universal system is for all types of natural disasters, from lightning strikes to super-volcanic eruptions and everything in between, that occur anywhere in the world at any time. This novel universal severity classification system measures, describes, compares, rates, ranks, and categorizes impacts of disasters quantitatively and qualitatively. The severity index is useful to diverse stakeholder groups, including policy makers, governments, responders, and civilians, by providing clear definitions that help convey the severity levels or severity potential of a disaster. Therefore, this universal system is expected to avoid inconsistencies and to connect severity metrics to generate a clear perception of the degree of an emergency; the system is also expected to improve mutual communication among stakeholder groups. Consequently, the proposed universal system will generate a common communication platform and improve understanding of disaster risk, which aligns with the priority of the Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015-2030. This research was completed prior to COVID-19, but the pandemic is briefly addressed in the discussion section.
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.
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 | 0,000 | 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 découle