MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392833824 · doi:10.46692/9781529222920.007

Disaster Events and Role Transitions: Narratives of Filipino Rural Women after Typhoon Haiyan

2023· other· en· W4392833824 sur OpenAlexaff
Rowena S. Guiang, Ervina A. Espina

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTyphoonNarrativeGender studiesGeographyHistorySociologyMeteorologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Philippines ranks as the third most at-risk country in the world (Radtke et al 2018). It is a disaster-prone country due to its geographical location. On average, the Philippines experiences 20 typhoons annually (Information on Disaster Risk Reduction of the Member Countries n.d.). Typhoons are a commonplace experience in the Philippines. The most frequently hit areas are located in the center, as well as the eastern part of the country. Inhabitants of these areas are inured to these events, therefore, minimal preparations are made. The eastern part of the country is the first to be hit when typhoons enter the Philippine area of responsibility (PAR). On November 8, 2018, one of the strongest typhoons (typhoon Haiyan) to ever hit land devastated the islands of Samar and Leyte (Region VIII) in the Visayas. It left in its wake thousands of casualties and tons of debris. The extent of the damage wrought by the event disrupted the normal day-to-day functioning of the locals (in this case, the women of San Juan, Sta. Rita, Samar). Access to basic needs such as food, shelter, clothing; sanitation, and locals’ sense of safety and security were also disrupted. Aside from the material losses, the socialpsychological aspects of people's lives were also affected, which necessitated major adjustments on their part. One of the vulnerable sectors which was adversely affected by typhoon Haiyan were the women of Barangay (Brgy.) San Juan, Sta. Rita, Samar. The town is located right beside the iconic San Juanico Bridge, which connects the islands of Samar and Leyte. Barangay San Juan is situated in a coastal area which makes it vulnerable to disasters. It is one of the barangays which was adversely affected when Haiyan devastated Region VIII. This chapter expands the idea that disasters expose women's vulnerabilities as they contend with the after-effects of disaster events— in this case typhoon Haiyan. Women are vulnerable to begin with, but the impact of typhoon Haiyan, which resulted in the loss of livelihood, houses, and material things, among others, calls to attention the effects of these losses to women's role transitions and role expansion when they are forced to contend with the challenges associated with these events.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0080,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetClimate Change, Adaptation, MigrationTravaux en français237 207