Innovative MADM Framework for Strengthening Port Resilience Against Extreme Weather
Notice bibliographique
Résumé
The increasing frequency and intensity of extreme weather events pose a significant threat to global port infrastructure, disrupting operations, causing economic losses, and compromising the resilience of maritime trade networks.This study aims to address this issue by introducing the Infrastructure Assessment Tool, a decision-making framework based on Multiple Attribute Decision Making methodology, designed to systematically evaluate multiple, often conflicting, criteria in infrastructure assessments.The tool facilitates a comprehensive evaluation of port resilience by considering seven key criteria: structural integrity, road conditions, equipment availability, drainage systems, supporting building conditions, energy systems, and access routes.Data for the tool were collected through a combination of visual inspections, direct measurements, historical record analysis, and expert opinions, which were subsequently converted into a standardized Likert scale for comparative assessment.The Simple Additive Weighting method was utilized to assign relative importance to each criterion, incorporating expert judgment into the evaluation process.The tool's effectiveness was demonstrated through a case study at Tarakan Port, Indonesia.Its flexibility and comprehensiveness enable port managers to proactively assess vulnerabilities, prioritize interventions, and implement targeted measures to strengthen resilience against extreme weather.Consequently, it contributes to ensuring the sustainability and continuous operation of ports, safeguarding their essential role in supporting global trade and economic growth.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».