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Enregistrement W4401407616 · doi:10.1079/tourism.2024.0081

Lessons from Iceland: Natural Disaster Planning and Response

2024· article· en· W4401407616 sur OpenAlexaff
Nguyễn Thành Phương, Tianzhi Jiang, Jinxuan Tang, Zainub Ibrahim

Notice bibliographique

RevueTourism Cases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCruise Tourism Development and Management
Établissements canadiensAlgonquin College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural disasterResilience (materials science)PreparednessEnvironmental planningEmergency managementGovernment (linguistics)Plan (archaeology)BusinessEmergency responseTourismDisaster preparednessEnvironmental resource managementGeographyPolitical scienceMedical emergencyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary This case study evaluates Iceland’s emergency response plans for mitigating the impact of natural disasters on tourists. Recent natural disasters, including earthquakes and volcanic eruptions from late 2023 to early 2024, are discussed to illustrate the implementation of these plans. The study outlines the main components of Iceland’s emergency response plan, highlighting the roles of government agencies, police districts, and tourism-related groups. It emphasizes the plan’s effectiveness in prioritizing the safety of tourists through evacuation procedures, mitigation measures, and coordination among stakeholders. Recommendations for improvement include the implementation of disaster aid insurance plans and regular reviews and adjustments to the emergency response plan. These recommendations aim to enhance preparedness and resilience in the face of future disasters. Information © The Authors 2024

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,418

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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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