Community resilience implications for institutional response under uncertainty: Cases of the floods in Wayanad, India and the earthquake in <scp>Port‐au‐Prince</scp>, Haiti
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While trajectories of community resourcefulness, solidarity, and mutual trust during and following environmental crises are abound in the literature, how these trajectories are taken into consideration and influences spatial planners, humanitarians and decision makers working under uncertainty remains under documented. Our article explores the concept of community resilience in action to illustrate where community resilience in action is supported, hindered or ignored by the state and non‐state organizations. Through an inductive epistemological approach, it draws examples from the exploratory fieldwork of two case studies and interviews in settlements in developmental contexts where the inhabitants, built environments and livelihoods have been severely affected following a hazardous event. Using observations and testimonies from Wayanad, a hill district in India affected by heavy monsoon floods in 2018 and 2019, and from marketplaces in Port‐au‐Prince, Haiti, following the 2010 earthquake, the article discusses how understandings of community resilience in action in post‐disaster developmental contexts could contribute to enhancing institutional responses under uncertainty.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,033 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».