A multi-hazard risk assessment for buildings in Ireland due to climate change impacts
Notice bibliographique
Résumé
Climate change significantly impacts both the natural and the built environment, necessitating a comprehensive understanding of the risk due to current and future climate-related threats. This study presents a multi-hazard risk assessment framework for buildings in Ireland, serving as an essential first step in developing effective climate adaptation strategies.The framework is constructed based on three typical components of disaster risk assessment: hazard, vulnerability, and exposure analysis. It provides a comprehensive evaluation of climate-related hazards, including heatwaves, wildfires, heavy precipitation, extreme temperatures, landslides, and strong winds. By incorporating various datasets, the methodology employs a systematic and standardized indicator-based approach to evaluate multiple hazards, offering a holistic risk profile.The study demonstrates the framework's application through a case study of Dublin, Ireland. This practical implementation illustrates how the methodology can be used to identify potential climate change risk hotspots in urban environments. The approach allows for a high-level risk assessment, which is crucial before commencing any detailed analysis.By providing a clear and replicable methodology, this research contributes to the global effort to safeguard the built environment against climate change impacts. The framework serves as a valuable tool for policymakers and urban planners, enabling them to prioritize areas for intervention and develop targeted adaptation strategies. This study underscores the importance of proactive risk assessment in enhancing urban resilience to climate change.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».