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Enregistrement W6978307961 · doi:10.7939/81857

Towards Evacuation Equity: An Analysis of Needs, Challenges, and Choice-Making Patterns

2025· dissertation· en· W6978307961 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Focus groupPublic transportPreparednessEmergency evacuationEmergency managementDisaster preparednessPoison controlNeeds assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change, extreme weather events, and human-initiated disasters pose increasing threats to cities globally. The impacts of disasters, however, are not experienced equally. Previous literature and events have consistently shown that underserved groups – such as older adults, individuals with disabilities, lower-income households, and carless residents – bear disproportionate impacts of emergencies, and often account for a significant share of injuries and fatalities. Despite this trend, evacuation planning in North America has generally followed traditional metrics of transportation efficiency, sometimes leaving behind vulnerable populations who primarily rely on public transit for mobility. Consequently, research and practical tools are needed to develop evacuation strategies that are multi-modal and inclusive of underserved groups. This thesis contributes to the literature by 1) assessing current evacuation practices as they relate to underserved groups, 2) providing an understanding of underserved groups’ transportation needs and challenges during emergency evacuations, and 3) empirically examining the factors affecting evacuation choice-making among underserved groups. In this research, a mixed methods approach grounded in human-centred engineering was employed to comprehensively work towards an understanding of underserved groups’ transportation needs and decision-making processes during evacuations. A systematic literature review was first conducted to examine previous research and synthesize findings related to the role of public transit in emergency evacuations. A focus group methodology was then undertaken – with Edmonton as a case study – to ascertain emergency preparedness and transportation needs among underserved groups. Finally, an empirical study was performed, using stated-preference survey data and discrete choice modelling, to understand evacuation choice-making patterns among underserved groups in Alberta and British Columbia. This thesis uncovered five key insights: 1) despite notable heterogeneity among underserved groups, most evacuation research does not differentiate between distinct groups’ transportation needs, 2) many jurisdictions in North America, including Canada, still lack public-facing evacuation plans with transit considerations for those with limited mobility 3) reliability, accessibility, and affordability of public transit are vital for ensuring its effectiveness during emergencies, 4) public transit can potentially serve as a tool for building community cohesion and mitigating anxiety during disasters, and 5) socio-demographic characteristics and previous evacuation experiences have significant influences on key evacuation decisions including mode and shelter choices. Based on these findings, policy recommendations provided for local agencies include ensuring public-facing, multi-modal evacuation plans with transit considerations for underserved groups, strengthening inter-agency collaborations, and providing targeted engagements and emergency preparedness programs for underserved groups. In highlighting the need for tailored evacuation strategies, this thesis provides the necessary groundwork for emergency management officials, transportation engineers, and policymakers to more effectively address challenges faced by underserved groups in future emergency events.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
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
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