MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3204979634 · doi:10.1139/cjce-2020-0819

Fuzzy analytic hierarchy process framework for quantifying the flood resilience of housing infrastructure systems

2021· article· en· W3204979634 sur OpenAlexaffvenue
M. K. Sen, Subhrajit Dutta, Golam Kabir, Shamim Ahmed Laskar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Resilience and Vulnerability Analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythResilience (materials science)Analytic hierarchy processProcess (computing)Computer scienceFuzzy logicRisk analysis (engineering)Analytic network processEnvironmental resource managementCritical infrastructureBusinessEngineeringOperations researchEnvironmental scienceGeographyComputer securityArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Housing constitutes a basic need for all living beings. Unfortunately, natural hazards, including floods, pose a severe threat to housing infrastructure systems. In turn, this paper develops a framework to quantify the resilience of housing infrastructure systems against flood hazards. The parameters for this resilience are based on the literature and knowledge from experts. This paper gauges the significance of each resilience parameter by using the analytic hierarchy process (AHP) and the fuzzy AHP. The evaluated values are then compared to observe the effectiveness of fuzzy AHP over AHP. The evaluated importance of each parameter will help stakeholders focus on the most important parameters and, in turn, boost the flood resilience of infrastructure. This paper then implements the developed framework in a study area to quantify local flood resilience. This resilience value will help stakeholders in the considered area to understand the resilience of local housing infrastructure.

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 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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Civil EngineeringMême sujetInfrastructure Resilience and Vulnerability AnalysisTravaux en français237 207