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Enregistrement W4392151451 · doi:10.1139/cjce-2023-0450

Video analysis of human behaviour during wildfire evacuations

2024· article· en· W4392151451 sur OpenAlexafffundvenue
Hannah Carton, John Gales, Eric B. Kennedy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEvacuation and Crowd Dynamics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVulnerability (computing)Wildland–urban interfacePoison controlTransport engineeringClimate changeTraffic congestionEnvironmental scienceGeographyEnvironmental resource managementEngineeringComputer scienceComputer securityEnvironmental healthEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wildfire impacts are increasing due to the multiplicative effect of several factors, including climate change, increased vulnerability in the wildland-urban interface, and impacts of management decisions. This has also led to an increase in evacuations due to the number of wildfires and people affected. This study collected information on behaviour during wildfire evacuation to fill critical research gaps in human behaviour and evacuation knowledge. Seven videos of residents’ evacuations from the 2016 Fort McMurray fire were collected from public platforms. Their routes were analyzed, and notable behavioural events were recorded. The evacuees mainly used major roads before getting onto the highway (the only route available for vehicular egress). The notable behaviours observed included using opposite lanes and driving outside of marked roads to avoid congestion. Much of the observed behaviours appeared to be motivated by the surrounding traffic or fire behaviour, further supporting the need for further studies of evacuation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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