Analysis of the Impact of Fragmented Coordination During Natural Disaster Responses on Access to Drinking Water Following Cyclone Idai - Beira Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Globally, disasters affect every domain of human activity and cause devastating losses across the \nhuman, economic and environmental domains. While they are extremely difficult to predict and \nprevent, the global society is, in principle, more than capable of mitigating many of the most \nsevere consequences. Worryingly, while the prevailing efforts often fall short future disaster \nimpacts are likely to become even less effective because of several compounding factors. \nAmong the various novel perspectives that emerged to resolve the shortcomings of current \ndisaster risk management efforts, a promising insight is offered by the lens of institutional \nvulnerability. This research provides a strong rationale for the recognition of institutional \nvulnerability as an insightful tool in addressing the most common areas of criticism around the \nexisting DRM approaches. These finding are based on a case study analysis that centers around \nthe 2019 Cyclone Idai and its impact on the City of Beira. \nThe research reveals that institutional vulnerability is both a factor in the progression of \nvulnerability, but also a key mitigating variable in the development of the disaster. By expanding \nthe analysis of the progression of vulnerability to include institutional vulnerability, it is possible \nto create a more comprehensive account of how a disaster unfolds and recognize the key role that \ninstitutional vulnerability has in amplifying or mitigating the disasters.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».