Reducing the vulnerability of the urban poor to climatic change : experiences from Colombo and Dhaka
Notice bibliographique
Résumé
In many megacities of the developing world the combination of rapid population growth and demand for land results in people settling in areas prone to natural hazards. Dhaka, Bangladesh and Colombo, Sri Lanka are no exceptions. This thesis discusses the challenges faced as a result of seal level rise and increased flooding, and solutions realized in urban areas of low and middle-income nations. It attempts to find solutions to reduce the vulnerability of these communities in context to housing and infrastructure. These regions contain a third of the world’s population, and in addition to having significant social and economic difficulties they also face high risks from volatile climatic conditions. Overall much of the urban populations in the developing world have no adequate infrastructure and live in poor quality housing. The initial part of the thesis analyzes the vulnerability of slum dwellers in Dhaka and Colombo by highlighting the major factors behind their sensitivity to floods and their ability to adapt to post disaster conditions. The low-income communities in South Asia have achieved successful innovations in disaster- risk reduction. The two case studies of Halgaha Kubura in Colombo and Korail in Dhaka exemplify these successful innovations and, as such, represent the primary research of this thesis. These case studies demonstrate the importance of understanding hazards, socioeconomic, resource availability, vulnerability, social networks, and current construction of housing and infrastructure. Transect mapping is used as a tool to map these locations, through which significant lessons can be drawn. Knowledge of existing coping strategies for disaster risk reduction can help to strengthen planning strategies of adaptation to climate change elsewhere. Finally, though these slum dwellers have their own adaptation and coping strategies to overcome the crisis, they are not a viable long-term solution. The goal of the thesis is to build an Adaptation and Disaster Resilient Design Guideline by extracting significant lessons from the mapped locations while taking into account the current strategies developed by flood reduction programs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».