Whole value at risk for flood damage estimates through spatial data analysis
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effective disaster risk reduction (DRR) for flooding requires a comprehensive estimate of the whole value at risk (WVAR) to inform appropriate and proportionate mitigation expenditure. Conventional flood risk estimation methods focus on the direct effects of inundation on community value and generally ignore collateral effects on assets and populations outside the flooded area. Consequently, conventional methods tend to underestimate the cost of flooding, leading to an underestimate of the return on DRR investment. Using spatial data analysis in an urban case study for Toronto, Canada, we identify and capture the collateral value at risk (ColVaR) to estimate the WVAR more comprehensively. In our case study, ColVaR (mean estimate) amounts to 70% of direct losses (ColVar = $344 M; direct losses = $475 M CAD), ranging from 20%–150% (ColVar $100–$740 M) when spanning the 90% confidence intervals of our Monte Carlo simulations. Thus, we demonstrate that if the collateral value at risk is ignored, WVAR can be significantly underestimated, potentially leading to reduced disaster risk reduction resource allocations and thereby adding risk exposure for communities. We present an accessible, seven-step process using existing spatial analysis tools and techniques that infrastructure stakeholders and planners can use to estimate ColVaR and better formulate DRR measures for their communities.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle