Exploring social vulnerability to earthquakes in the Capital Regional District, British Columbia Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The primary goal of this research is to identify social vulnerability and resilience to earthquake hazards within the Capital Regional District (CRD) and to generate recommendations for how the provincial health system and various local and regional government agencies can support the continued enhancement of disaster-resilient communities. Methods: Both quantitative and qualitative research methods were employed to evaluate social vulnerability and resilience. Quantitatively, the methodology developed by Cutter et al., was replicated to create a Social Vulnerability Index (SoVI). These data were supported by qualitative data obtained from focus group interviews in three communities in the CRD. Together, this mixed methods approach provided additional insights into the dimensions of social vulnerability, and resilience within the CRD. Results. From the SoVI, twenty-five census tracts (CTs) within the CRD exhibited ‘high social vulnerability’. These highly vulnerable CTs were most likely to be in more densely populated areas, whether they were in inner city neighbourhoods or suburbs of the City. The qualitative results suggest that a large scale seismic hazard will present substantial challenges for the CRD. The smaller, rural and remote communities of Sooke and Port Renfrew appeared to be more interested in emergency preparation than those in the City of Victoria, if judged by their participation rates. Conclusion. The information collected from research participants and the generation of the SoVI complements existing hazard maps and local knowledge well. Both have their place as tools for enhancing understanding of risk-assessment for the area.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».