Disaster Risk in Canada – A Data-Driven Discussion
Notice bibliographique
Résumé
In a haphazardly changing climate, decision makers and practitioners need new insights based on historical disasters, demographic and socioeconomic shifts, and modifications in the built environment. The COVID-19 has exposed systemic vulnerabilities at all levels. Reflections on past disasters and practices regarding measures to reduce disaster losses, overlaid with insightful understandings and interpretations to suit current times, must allow for new pathways. This study attempts to achieve just that. It examines natural disasters in Canada since the 1900s as well as census data to track the demographics and socioeconomic scenarios. At the initial assessment, considering the most frequent natural disasters (floods, extreme cold, severe thunderstorms, tropical storms and storm surge, landslides, drought, wildfires, earthquakes, and epidemics), Canada experienced 844 events since 1900. A province-based distribution of these disasters suggests that Ontario is ranked first with 158 major events, followed by Quebec, Alberta, and British Columbia, with over 100 events each. The maritime provinces have also had their share of disasters, and so have the northern communities and territories. In terms of population changes, between 1901 and 2019, Ontario has grown over 560%, Quebec 50%, Alberta 325%, and BC a whopping 2,700%. The study specifically explores the following: disaster types and the scale of their impact on people, properties, and the environment; the demographic and socioeconomic status; an investigation of what measures are currently in place to ensure the building of resilience and coping capacity at the institutional level. The measures include provincial and federal tools for hazard identification and risk assessment that inform policy, emergency response plans, landuse planning, etc. Further investigation is recommended to cover a wide range of vulnerability indicators of the population, as well as the institutional systems and policies in place for developing a robust set of tools to mitigate disaster impacts in the future. This is a preliminary analysis of the entire country in the hope of making a case for a national strategy for disaster adaptive capacities and resilience and climate adaptation.
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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 | 0,016 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,006 |
| Communication savante | 0,019 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».