Examining China's rural fire protection within the rural revitalization strategy: An in‐depth policy research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Currently, rural fire protection issues in China loom large, resulting in frequent fire incidents due to an inadequate rural fire infrastructure and insufficient firefighting resources. Consequently, prompt fire suppression becomes challenging, leading to significant casualties and economic losses. To address these challenges and align with the national rural revitalization strategy, our research team dedicated 5 years to meticulously scrutinizing fire incident data in China spanning from 2012 to 2022, alongside an extensive review of international documents. We conducted on‐site investigations in rural areas across 63 cities in 11 provinces, including Anhui and Jiangsu. By analyzing fire data and field investigation results, we identified the causes and percentages of 11 types of rural fires, as well as summarized five types of rural fire hazards and six types of rural fires. Drawing from insights gleaned from the experiences of countries such as the United States, Australia, Canada, and South America, we have formulated eight policy recommendations for rural fire protection, encompassing aspects like organization, responsibility, planning, construction, operation, and maintenance, as well as public awareness. Therefore, we anticipate that this study will catalyze enhancing rural fire protection efforts in China and other developing nations.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».