Development of an agent-based model to improve emergency planning for floods and dam failures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Life Safety Model (LSM) is an agent-based model which assists with emergency planning and risk assessments for floods and dam failures by providing estimates of fatalities and evacuation times. The LSM represents the interactions of agents (i.e. people, vehicles, and buildings) with the floodwater. The LSM helps to increase the accuracy of estimates of loss of life and evacuation times for these events by taking into account a number of parameters which are not described in empirical models, such as the people's characteristics (e.g. age and gender), building construction types, and the road network. The LSM has been applied to three historic flood-related disasters: the 1953 coastal floods, in the UK; the 1959 Malpasset Dam failure, in France; the 2019 Brumadinho tailings dam disaster, in Brazil. These illustrate how the LSM has been verified and improvements to evacuation routes, early warnings, and the refuge locations could have reduced the number of fatalities. The value of using the LSM is not to calculate the ‘exact’ number of flood deaths or evacuation times, but to assess if emergency management interventions can significantly reduce them. The LSM can also be used to assess whether the societal risk posed by dams and flood defences is ‘acceptable’.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».