Exploring Family Ties and Interpersonal Dynamics—A Geospatial Simulation Analyzing Their Influence on Evacuation Efficiency within Urban Communities
Notice bibliographique
Résumé
Guaranteeing efficient evacuations in urban communities is critical for preserving lives, minimizing disaster impacts, and promoting community resilience. Challenges such as high population density, limited evacuation routes, and communication breakdowns complicate evacuation efforts. Vulnerable populations, urban infrastructure constraints, and the increasing frequency of disasters further contribute to the complexity. Despite these challenges, the importance of timely evacuations lies in safeguarding human safety, enabling rapid disaster response, preserving critical infrastructure, and reducing economic losses. Overcoming these hurdles necessitates comprehensive planning, investment in resilient infrastructure, effective communication strategies, and continuous community engagement to foster preparedness and enhance evacuation efficiency. This research looks into the complexities of evacuation dynamics within urban residential areas, placing a particular focus on the interaction between joint-rental arrangements and family ties and their influence on evacuation strategies during emergency situations. Using agent-based modeling, evacuation simulation scenarios are implemented using the Changhongfang community (Shanghai) while systematically exploring how diverse interpersonal relationships impact the efficiency of evacuation processes. The adopted methodology encompasses a series of group experiments designed to determine the optimal proportions of joint-rental occupants within the community. Furthermore, the research examines the impact of various exit selection strategies on evacuation efficiency. Simulation outcomes shed light on the fundamental role of interpersonal factors in shaping the outcomes of emergency evacuations. Additionally, this study emphasizes the critical importance of strategic exit selections, revealing their potential to significantly enhance overall evacuation efficiency in urban settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».