Community and Infrastructure Resilience Prediction and Management in a Changing Climate
Notice bibliographique
Résumé
Climate change poses the most pressing global challenge in recent history. The risks associated with climate change do not only pertain to the rise in temperature, but the accompanying changes in the meteorological and hydrological properties of the planet. Climate change’s impact on the established communities is vast and visible, affecting the functionality of societies on a multitude of ways, and increasingly causing cascading failures and systemic risks (i.e., failures resulting from the interdependent nature of our society systems). This is aggravated by the expansive development of urban areas into exposed, hazard-prone regions. One of the costliest and most frequent hazards resulting from climate change is flood hazard, with its increasing severity and frequency due to the coupling of the aforementioned reasons. This thesis aims at enhancing the resilience of the exposed communities to climate change-induced hazards, with a focus on flood risk, to develop pertinent realistic, proactive, resilience-informed risk management plans. The thesis applies machine learning and data analytics to understand, quantify, and eventually predict climate change-induced flood risk. Descriptive analytics techniques were employed to understand the extent of flood risk on urban communities, resulting in a categorization of the different community responses to flood risk. This categorization is subsequently employed in developing predictive analysis, where global climate models are utilized to predict the changes of the resilience of the exposed communities until the year 2050. Said studies, while revolutionary in nature, serve as a steppingstone in developing a comprehensive, proactive, global disaster management plan. Finally, the thesis narrows its scope by focusing on operationalizing the developed climate resilience methodology considering a single critical infrastructure network and enhances the climate resilience of its risk management plan, set, and operated by its asset owners and decision makers. The approaches developed herein were applied on different datasets for vulnerability identification, loss and resilience prediction, and policy improvement resulting in an overall climate resilience-informed enhancement of the current risk management practices.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».