Social vulnerability to natural hazards in Canada
Notice bibliographique
Résumé
While we are exposed to the physical effects of natural hazard processes, certain groups within a community often bear a disproportionate share of the negative consequences when a disaster strikes. This study addresses questions of why some places and population groups in Canada are more vulnerable to natural hazard processes than others, who is most likely to bear the greatest burden of risk within a given community or region, and what are the underlying factors that disproportionally affect the capacities of individuals and groups to withstand, cope with, and recover from the impacts and downstream consequences of a disaster. Our assessment of social vulnerability is based on principles and analytic methods established as part of the Hazards of Place model (Hewitt et al., 1971; Cutter, 1996), and a corresponding framework of indicators derived from demographic information compiled as part of the 2016 national census. Social determinants of hazard threat are evaluated in the context of backbone patterns that are associated with different types of human settlement (i.e., metropolitan, rural, and remote), and more detailed patterns of land use that reflect physical characteristics of the built environment and related functions that support the day-to-day needs of residents and businesses at the community level. Underlying factors that contribute to regional patterns of social vulnerability are evaluated through the lens of family structure and level of community connectedness (social capital); the ability of individuals and groups to take actions on their own to manage the outcomes of unexpected hazard events (autonomy); shelter conditions that will influence the relative degree of household displacement and reliance on emergency services (housing); and the economic means to sustain the requirements of day-to-day living (e.g., shelter, food, water, basic services) during periods of disruption that can affect employment and other sources of income (financial agency). Results of this study build on and contribute to ongoing research and development efforts within Natural Resources Canada (NRCan) to better understand the social and physical determinants of natural hazard risk in support of emergency management and broader dimensions of disaster resilience planning that are undertaken at a community level. Analytic methods and results described in this study are made available as part of an Open Source platform and provide a base of evidence that will be relevant to emergency planners, local authorities and supporting organizations responsible for managing the immediate physical impacts of natural hazard events in Canada, and planners responsible for the integration of disaster resilience principles into the broader context of sustainable land use and community development at the municipal level.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».