Inequalities in the adaptive cycle: reorganizing after disasters in an unequal world
Notice bibliographique
Résumé
Natural hazards can trigger disasters that lead to the collapse and reorganization of social-ecological systems. This reorganization can involve systems transitioning to more positive trajectories. The Panarchy framework, which conceptualizes social-ecological systems as dynamic interrelated adaptive cycles, is a common conceptual framework for understanding system reorganization. However, it is unclear how inequalities, social mechanisms known to influence disaster recovery outcomes, shape a system's adaptive cycle post-disaster. Understanding the roles of inequalities can help develop social-ecological models to identify processes that build resilience into disaster recovery. We applied the Panarchy framework to inform propositions describing how inequalities can influence the reorganization of social-ecological systems after disasters triggered by natural hazards. We qualitatively analyzed a selection of case studies that discussed inequalities pre- and post-disasters and related these to adaptive-cycle system characteristics (i.e., potential, connectedness, and resilience). We identified three propositions: 1) The ability of groups to reorganize after a disaster varies across the inequality spectrum; 2) The reorganizing abilities of groups across the inequality spectrum impact one another; and 3) The presence of inequalities affect connectedness within the system. Incorporating these propositions into social-ecological system modeling can improve our understanding of how inequalities impact system reorganization. This information can support disaster recovery plans that strengthen a system's ability to enter a more positive trajectory post-disaster.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».