Resilience of Social-Infrastructural Systems: Functional Interdependencies Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Critical infrastructures serve human activities and play an essential role in societies. Infrastructural systems are not isolated but are interdependent with regard to social systems, including those of public health and economic and sustainable development. In recent years, both social and infrastructural systems have frequently been in dysfunction due to increasing natural or human-made disasters and due to the internal and external dependencies between system components. The interconnectedness between social-infrastructural systems (socio-economic systems and technical-infrastructural systems), implies that the damage to one single system can extend beyond its scope. For that reason, cascading dysfunction can occur and increase system vulnerability. This article aims to study the functional interdependencies between social-infrastructural systems and to propose a methodology to analyse and improve the resilience of these systems. Combining Actor Network Theory and the Functional Models approach, the social-infrastructural Interdependence Resilience (SIIR) framework was proposed. To assess the applicability of the approach, the framework was applied to study the interdependence of a social-infrastructural system in the Nantes Metropolis. The studied system was composed of the local Highway Infrastructure (an infrastructural system) and the Emergency Medical Service (a social system). The results (1) show the feasibility of SIIR for investigating the interdependencies of two urban systems, and (2) provide a guideline for decision-makers to improve the functional interdependencies of urban systems.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».