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Enregistrement W4387849086 · doi:10.1038/s43247-023-01039-2

The importance of accounting for equity in disaster risk models

2023· article· en· W4387849086 sur OpenAlex
Robert Soden, David Lallemant, Manveer Kalirai, Celine Liu, Dennis Wagenaar, Sophia Jit

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCommunications Earth & Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologyEquity (law)Risk managementRisk analysis (engineering)Psychological interventionBusinessActuarial scienceRisk assessmentEnvironmental planningPsychologyPolitical scienceComputer scienceGeographyFinanceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Societal efforts to understand and mitigate threats posed by hazards are often informed by complex disaster risk models. Despite research demonstrating the disproportionate effects of disasters on vulnerable groups, current risk modeling approaches lack robust methods to account for such equity concerns. Consequently, efforts to develop evidence-based disaster risk management interventions may lack awareness of differential risks in the settings where they are applied. Here, we draw on the relevant literature to develop a typology for characterizing current approaches to incorporating equity into risk modeling. Using this typology, we then evaluated 69 risk assessments conducted by major international development organizations. We found that only ~ 28% of risk models attempt a quantitative evaluation of the differential impacts of disasters and climate change. We then used an equity-sensitive approach to reconstruct a recent risk assessment and show that important elements are missed when equity is excluded in disaster risk modeling.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle