Big Data, Small Island: Earth Observations for Improving Flood and Landslide Risk Assessment in Jamaica
Notice bibliographique
Résumé
The Caribbean region is highly vulnerable to multiple hazards. Resultant impacts may be derived from single or multiple cascading risks caused by hydrological-meteorological, seismic, geologic, or anthropological triggers, disturbances, or events. Studies suggest that event records and data related to hazards, risk, damage, and loss are limited in this region. National Disaster Risk Reduction (DRR) planning and response require data of sufficient quantity and quality to generate actionable information, statistical inferences, and insights to guide continual policy improvements for effective DRR, national preparedness, and response in both time and space. To address this knowledge gap, we review the current state of knowledge, data, models, and tools, identifying potential opportunities, capacity needs, and long-term benefits for integrating Earth Observation (EO) understanding, data, models, and tools to further enhance and strengthen the national DRR framework using two common disasters in Jamaica: floods and landslides. This review serves as an analysis of the current state of DRR management and assess future opportunities. Equally, to illustrate and guide other United Nations Disaster Risk Reduction (UNDRR) priority countries in the Pacific region, known as Small Island Developing States (SIDS), to grapple with threats of multiple and compounding hazards in the face of increasing frequency, intensity, and duration of extreme weather events, and climate change impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».