Vulnerability based prioritization in disaster planning efforts: benefits and trade-offs
Notice bibliographique
Résumé
Humanitarian logistics literature commonly uses Equity, Efficiency, and Effectiveness (3E) objectives. The equity objective strives to minimize differences among individual treatments by assuming that everyone is equally affected by a disaster. Efficiency measures aim to reduce the costs of aid programs, while effectiveness focuses on the quality of humanitarian aid, measured by factors such as response time or human suffering. The inherent assumption of 3E objectives is the homogeneity of the beneficiaries. However, it is essential to acknowledge that disasters disproportionately affect socioeconomically disadvantaged individuals. Vulnerable groups, including the low-income or marginalized, encounter unique challenges during disasters. Any measure assuming homogeneous demand will overlook the intersectionalities experienced by vulnerable communities. This paper introduces an alternative measure prioritizing vulnerable populations in disaster planning, aiming for a more inclusive and compassionate disaster management strategy. To compare the performance of this approach against the traditional 3E measures and analyze the associated trade-offs, we used the emergency assembly point allocation problem as a test case. We conduct computational analyses in synthetic and real-life instances using Istanbul’s neighborhood-level vulnerability and population. Our results demonstrate that vulnerability-based prioritization can achieve more inclusive results for vulnerable populations without significantly deteriorating 3E objectives and non-vulnerable population outcomes.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».