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Enregistrement W4410597014 · doi:10.1108/jsfe-08-2024-0032

Post-wildfire assessment and fire resilience strategies: a case study from Turkiye, with a critical evaluation of NRC-2021

2025· article· en· W4410597014 sur OpenAlexaboutno aff
Aslan Soyer, Mehmet Şentürk, Hamid Farrokh Ghatte

Notice bibliographique

RevueJournal of Structural Fire Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)EngineeringEnvironmental resource managementForensic engineeringEnvironmental scienceEnvironmental planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this study is to assess structural damage mechanisms and evaluate fire resilience strategies following the 2021 Manavgat wildfire in Turkiye. Through detailed on-site inspections of 210 damaged structures, the research critically compares observed damage with recommendations from the National Guide for Wildland–Urban Interface Fires (NRC-2021), highlighting practical challenges, regional adaptability, economic feasibility and policy integration. The study provides targeted recommendations to enhance building resilience, improve wildfire mitigation strategies and inform future building codes, aiming ultimately to safeguard communities from similar wildfire incidents. Design/methodology/approach The study employed a detailed on-site investigation of 210 wildfire-affected buildings in Manavgat, Turkiye, including masonry, reinforced concrete (RC), steel and mixed structures. Structural damage and failure mechanisms were systematically identified, documented and categorized based on severity and construction materials. Observations from site inspections were then critically compared with the Canadian National Guide for Wildland–Urban Interface Fires (NRC-2021), assessing compliance levels, highlighting gaps and evaluating the effectiveness, practicality and adaptability of recommended resilience strategies to regional conditions. Findings The study identified that structural failures following the wildfire were primarily due to inadequate fire resilience measures, with timber components highly vulnerable to ignition, RC experiencing significant spalling and steel structures prone to rapid strength loss and buckling. Comparative analysis showed low compliance rates with NRC-2021 guidelines, especially concerning external walls, roofs, doors and windows. Results highlighted practical implementation challenges, economic limitations and gaps in regional adaptability, underscoring the critical need for comprehensive integration of fire-resistant construction strategies, effective vegetation management, regular maintenance and improved community-level preparedness planning. Originality/value This study offers original insights by providing a comprehensive field-based assessment of structural damage and resilience strategies from a major wildfire incident in Turkiye, critically benchmarking observed outcomes against the NRC-2021 guidelines. Its uniqueness lies in systematically evaluating implementation challenges, economic constraints, regional adaptability and policy integration gaps. The research contributes valuable, evidence-based recommendations to enhance fire-resilient construction, improve existing standards and inform future wildfire management policies, benefiting parties involved in disaster risk reduction, emergency planning and sustainable urban development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeÉtude de cas
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'admission1
Résumé présentoui

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