Measuring evacuation rates from mobility data during the McDougall Creek wildfire in British Columbia, Canada
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Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the intensity and occurrence of wildfires have risen globally, driven by climate change triggering extreme dry weather conditions. This study focuses on the 2023 McDougall Creek wildfire in British Columbia, highlighting the vulnerability of urban communities to severe wildfires. Using aggregated and de-identified network mobility data from a Canadian telecommunications provider, we quantified neighborhood-level evacuation rates and examined inter-regional travel patterns during the wildfire event. We applied a spatial difference-in-difference (DID) model to understand how neighborhood characteristics influenced evacuation rates. Our findings suggest that formal evacuation orders were positively associated with evacuation rates. We also found that the distance to the wildfire perimeter was a strong and significant predictor of evacuation rates, while socio-demographic variables previously identified as strong predictors of evacuation rates were not significant in this particular context. The analysis of travel patterns before and during the wildfire event reveals distinct directional patterns and variations in inter-regional travel across spatial scales. This research contributes to the understanding of wildfire evacuation dynamics and the application of human mobility data into disaster management, enhancing our knowledge of the human response to natural disasters. • Measured wildfire evacuation rates using network mobility data at the neighborhood level. • Analyzed neighborhood characteristics influencing wildfire evacuation rates through a spatial difference-in-difference model. • Found proximity to the wildfire perimeter to be a strong predictor of evacuation rates. • Revealed distinct directional movement patterns in inter-regional travel during the wildfire event.
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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 découle