Conclusion (For Now): Post-Haiyan Philippines and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
Super typhoon Haiyan or Yolanda left such profound realities of global climate change, destruction, failures, and foresight of a disaster since November 8, 2013. It was first recorded to hit Palau and Micronesia before making landfall as a Category 5 storm in the Philippines (World Vision 2022). Considered one of the worst disasters in recent decades with 313kph winds and 7m waves in the Philippines (BBC Bitesize n.d.), typhoon Haiyan also made landfall in Vietnam on November 11 as a tropical storm with less intensity; other countries affected included China and Cambodia (Al Jazeera 2013; OCHA 2013). In the Philippines, typhoon Haiyan resulted in over 6 million displaced people, 1.9 million homeless, more than 7,000 deaths, and an economic impact of US$5.8 billion (BBC Bitesize n.d.). We may use many superlatives around Haiyan and the fact remains it is only an example of what unfolds in our midst— a disaster. Disasters intersect with social, political, and other dimensions of power that make vulnerable people and communities at more risk from natural hazards and continuing environmental degradation in the age of the Anthropocene. We acknowledge the effects of human acts that have put the Earth in peril. In this collection, we have focused on typhoon Haiyan, before and after , as a sort of midway discourse of the past disasters that occurred in the Philippines that remained unlearned to keep the country disaster resilient as its fate as one of the most at-risk countries in the world for typhoons, floods, earthquakes, and volcanic eruptions. Typhoon Haiyan points to moving ahead with the challenges of island geographies, political will, centralization, bureaucratic (in)competencies, disaster risk reduction and management, humanitarian, and post-disaster development response, amongst others. All the chapter contributions in this book are concrete illustrations of the economics, sociology, politics, psychology, and governance that shape the development landscape post-disaster of the affected population, communities, institutions, and the international community. The interplay of disaster risk reduction and climate change adaptation is invariably influenced by the capacity in disaster risk proofing development agenda, the cultural production of hazards, the geophysical and environmental characteristics, and timely response.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,014 |
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 ».