Mapping Rural Household Vulnerability to Flood-Induced Health Risks in Disaster-Stricken Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
This study maps the rural household vulnerability to flood-induced health risks in flood-affected Khyber Pakhtunkhwa (KPK), Pakistan, focusing on the devastating 2022 flood. Using data from 600 households in the severely impacted districts of Khyber Pakhtunkhwa province (including Charsadda and Nowshera), this research examines the influence of demographic, socioeconomic, and infrastructural factors on household vulnerability. This study assesses household vulnerability to flooding and health issues using logistic regression. The current study findings revealed that female-headed households, those with younger heads, and families with lower educational levels are particularly vulnerable. Income disparities significantly shape coping capacity, with wealthier households more likely to adopt effective risk-mitigation strategies. Proximity to functioning healthcare facilities emerged as a crucial factor in reducing vulnerability, as these households faced fewer health hazards. Conversely, households in areas where health and water infrastructure were damaged experienced higher risks of disease outbreaks, including cholera and malaria, due to water contamination and inadequate sanitation. This study highlights the urgent need for resilient infrastructure, strengthened public health systems, improved health education, and enhanced water and sanitation services to mitigate flood-induced health risks. Policymakers are urged to sustainable development practices by adopting gender-sensitive disaster management strategies, prioritizing educational initiatives, and fostering community support networks to enhance resilience to future flood events in KPK.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».