Efficacy of Flood relief measures - 2010: A case study of district Layyah, Punjab-Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
In 2010, Pakistan experienced a massive flood that took the lives of 1985 individuals, in addition to causing huge damage to livestock, shelters, and domestic goods. Multiple local and international organizations extended support to the victims of the 2010 Pakistan flood. Beside relief support, media highly criticized their relief activities. The study was conducted in the district of Layyah, in the Punjab province of Pakistan. The study primarily aims at determining aspects of the flood relating to: ground situation and extent of damages, quality of services provided by the government and non-government organizations (NGOs). The study gathers data and analysis of data was carried out with simple statistical techniques. Ground situation in the country appeared alarming: flood affected 160,000 square kilometer of land, damaged to crop approached US$ 0ne billion, and affected around 20 million people. In the study area 40 % of livestock could not survive, 94.5 % houses were completed abolished and 38.7 % of domestic goods were heavily damaged. District government role was appreciated by 66.4 % of the respondents. Around 50 % of the respondents reported against the performance of the Provincial Disaster Management Authority and National Disaster Management Authority. 96.2 % of the respondents recognized the role of NGOs while respondents suggested working of NGOs through district governments.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».