A Community Impact Scale for Regional Disaster Planning with Transportation Disruption
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a simple analytical scheme and associated qualitative impact scales that capture the spatially varying effects of a regional disaster. Large-scale disasters that affect many towns and cities pose particular challenges for emergency response planning. For example, disruption to transportation systems can impede regional supply chains of critical goods, thereby exacerbating the impacts suffered locally in communities. Conventional metrics of disaster severity, such as number of casualties or intensity of ground shaking, do not adequately capture how community impacts and needs may vary across the affected region, and they do not typically consider regional transportation disruption. Using a series of impact scales, the approach in this paper captures essential attributes of three broad components related to community impacts from a regional disaster—local disaster impacts in a community, regional transportation disruption to the community, and the community’s coping capacity—and aggregates them to an overall metric of community impact. The approach can be implemented with widely varying degrees of data availability, as demonstrated in two case applications. Both cases involve an M9 Cascadia subduction zone earthquake affecting a broad region of coastal British Columbia, Canada. The first application illustrates how in a pre-event planning situation, modeled results can be used to anticipate which communities are at greatest risk, and to help prioritize mitigation and emergency response planning. The second case demonstrates how in the immediate aftermath of a disaster, the approach can be used with limited information to help prioritize response and recovery activities.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».