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Enregistrement W4408426859 · doi:10.5194/egusphere-egu25-10685

Leveraging modern geospatial data science techniques for multi-hazard exposure analysis in British Columbia, Canada

2025· preprint· en· W4408426859 sur OpenAlexaffabout
Richard Carter, Kris Holm, Sahar Safaie, Matthew Teelucksingh, Jane Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensFuture EarthBGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeospatial analysisHazardData scienceGeographyGeomaticsComputer scienceRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2023 and 2024 and in partnership with Sage on Earth Consulting, BGC Engineering undertook a province-wide hazard exposure assessment for the provincial government of British Columbia, Canada. British Columbia spans approximately 940,000 square kilometers, stretching from the Pacific Ocean in the west to the Rocky Mountains in the east and from the Yukon border in the north to Washington State in the south. This expansive region faces a wide array of natural hazards, including flooding from mountain streams, tsunamis and shoreline erosion in coastal communities; earthquakes; landslides; debris flows; wildfires; drought; extreme heat and, increasingly, cascading hazards intensified by climate change. The goal of this project was to design and implement a geospatial workflow for assessing exposure of valued assets to hazards, delivered to a government agency in a standardized format that facilitated future updates and public governance over data sharing. To accomplish this, BGC designed a data model and analysis pipeline that had sufficient performance for the iterative processing of large multi-hazard and asset datasets and that could be packaged for government agency development of a data portal. Within the data model, hazards were defined as areas which exceed hazard-specific intensity thresholds and/or annual probability of occurrence; these binary hazard data were the primary input to the analysis pipeline for each hazard type. The list of assets to be included in the analysis was determined through a series of consultations with project stakeholders aimed at identifying which assets are most important and what data was available consistently for the entire province. The result of the analysis was a set of exposure metrics representing population counts, monetary values of property exposed to hazards, and the lengths of transportation and utility networks within hazard zones summarized using a uniform 1.5 km x 1.5 km grid. These metrics were delivered along with documentation of the data model, the data, and the codebase for the analysis pipeline.The resulting analysis revealed spatial patterns of hazard exposure and provided actionable insights to support provincial-scale risk management. This work represents a foundational step in risk assessment and mitigation planning. It offers a means of prioritizing local-scale risk assessments within a jurisdiction as vast as British Columbia, enabling focused resource allocation and informed decision-making. Collaboration was central to the project's success. In association with Sage on Earth Consulting , BGC engaged with multiple stakeholders to refine inputs and validate assumptions, and ensure the outputs were accessible and meaningful. The results are designed for government-managed web access to both data inputs and analysis outputs, promoting transparency and usability for diverse audiences.This provincial hazard exposure assessment highlights the importance of integrating data, geospatial analysis, stakeholder collaboration, and practical tools to address the complex challenges posed by natural hazards in British Columbia. The findings not only advance the understanding of hazard exposure but also lay the groundwork for more detailed, localized risk assessments and targeted mitigation efforts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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