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Enregistrement W3196961737 · doi:10.1016/j.pdisas.2021.100201

Development of an adaptation model by applying non-linear programming to compute adaptation deficiency in climatic hotspots

2021· article· en· W3196961737 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueProgress in Disaster Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKDepartment for International Development, UK GovernmentInternational Development Research Centre
Mots-clésVulnerability (computing)Adaptation (eye)HazardClimate changeStorm surgeAdaptive capacityLinear programmingComputer scienceEnvironmental resource managementSensitivity (control systems)Operations researchRisk analysis (engineering)GeographyEnvironmental scienceStormMeteorologyBusinessEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the policy makers, risk-based planning to minimize future climatic risk needs decision on investment priority. This is particularly important where there are resource constraints, and in cases where the decisions depend on socio-political reality of the region. For the policy makers, it is also extremely important to know how a system will behave if investment is made on any specific adaptation in any specific location to minimize climatic risk in the region. To answer these questions, an Adaptation Model is developed in this study to compute adaptation deficiency for a location that will minimize climatic risk in that location. In this methodology, a system approach is followed by applying non-linear programming. The non-linear programming system is formulated by defining future climatic risk as the objective function where the risk is a non-linear function of hazard, exposure, vulnerability, where vulnerability is a linear combination of sensitivity and adaptive capacity. The system is restricted by seven constraints composed of different combinations of hazard, exposure, sensitivity and adaptive capacity. The model can be applied in any part of the world, for any climatic hazard, and for any time domain. In this study, the model is applied in Bangladesh coastal zone to compute adaptation deficiency required to be filled to minimize mid-century storm surge risk in the identified hotspots. The results show that out of 20 identified storm surge risk hotspots in Bangladesh coastal zone, cyclone shelter has the maximum adaptation deficiency in 10 hotspots followed by plantation in 8 hotspots. The output from the model can be used by the policy makers to decide on the most appropriate investment options for risk-based planning that will minimize future risks in the identified hotspots. The model shows the risk limit below which risk cannot be reduced. Any investment attempt on adaptation to reduce the risk beyond this limit will disrupt the system equilibrium and will make this investment a surplus.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,258 · 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