From ethical dilemmas to ethical cascading failure in disaster evacuation planning
Notice bibliographique
Résumé
Traditional disaster evacuation planning has long emphasised efficiency, typically by minimising evacuation time or cost. With increasing attention to equity and social sustainability, new conflicts have emerged, such as whether to prioritise vulnerable groups, protect minority interests, or respect individual autonomy while ensuring collective order. These conflicts represent critical ethical dilemmas. This article introduces the novel concept of Ethical Cascading Failure (ECF), which describes how the violation of a single ethical principle can propagate across multiple principles and stakeholders, eventually leading to systemic breakdowns of evacuation governance. To illustrate this, qualitative analyses of recent disaster cases including the 2025 Southern California wildfires and the 2022 New South Wales floods, demonstrate how budget cuts, delayed warnings and biased communication escalated into wider ethical failures. For the quantitative analysis, three methods are proposed: complex network simulation to capture cascading propagation, multi-objective optimisation to balance efficiency and fairness, and explainable deep reinforcement learning with agent-based models to reveal adaptive and interpretable strategies. Together, these approaches show how ECF can be systematically analysed and mitigated. The framework offers new theoretical foundations and practical guidance for designing evacuation models, evaluating decision-making, and strengthening policy formulation.
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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,031 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».