Assessing community resilience: mapping the community rating system (CRS) against the 6C-4R frameworks
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces an holistic approach to assessing community resilience in the United States with respect to hazards by inventorying a community&s;s strengths: Financial, Human, Natural, Physical, Political and Social, as sources of capital (6 Capitals, or 6Cs) and characterizing four properties of its resilience (4R) (robustness, resourcefulness, redundancy and rapidity). We link the 6C-4R framework to the National Flood Insurance Program&s;s (NFIP) Community Rating System (CRS). There is a positive correlation between the 6C-4R framework and the CRS, demonstrating the extent to which that system might therefore be used to measure resilience holistically in an effective and efficient manner. We also provide illustrative examples of resilience strategies linked to the 6C-4R framework that were adopted by Ottawa, Illinois, Birmingham, Alabama and Cedar Rapids, Iowa, USA, the last being a community that joined the CRS in 2010 following a severe flood in 2008. The CRS does not cover all the aspects of a community&s;s status and activities so in order to make informed decisions and prioritize the implementation of resilience-improving activities, community-wide cost–benefit analyses of CRS activities would be useful in the future as inputs for further developing a strategy for reducing future flood losses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».