IMPACT OF TECHNOLOGY IN HUMANITARIAN ASSISTANCE AND DISASTER RELIEF OPERATION TOWARDS ASSOCIATION OF SOUTHEAST ASIAN NATIONS
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the transformative role of emerging technologies in enhancing Humanitarian Assistance and Disaster Relief (HADR) operations across the ASEAN region. The need for rapid, coordinated and data-driven responses is critical due to ASEAN's vulnerability to natural disasters. This paper evaluates the technological readiness and integration within ASEAN's disaster management ecosystem, using the Sendai Framework for Disaster Risk Reduction (DRR) as a guiding structure. A qualitative research approach was employed, involving expert interviews with stakeholders from eight ASEAN nations and relevant agencies, including NADMA and MMEA. The findings highlight a growing demand for technology attributes such as interoperability, real-time data acquisition, geospatial intelligence, autonomous systems and resilient communication networks. Technologies such as artificial intelligence (AI), drones, Internet of Things (IoT), and blockchain are identified as enablers for enhanced situational awareness and effective resource coordination. Despite their potential, challenges persist in infrastructure limitations, fragmented data systems, cybersecurity vulnerabilities and funding constraints. Therefore, the paper proposes a Hybrid Technology Framework aligned with the four priorities of the Sendai Framework. The model leverages the DIKW Model to integrate big data analytics with operational decision-making in HADR contexts. The proposed framework is proven to improve the efficiency, scalability and resilience of ASEAN’s disaster response mechanisms. The ASEAN HADR operations must embrace IR4.0 technologies to shift from reactive to proactive disaster management. This transition will not only bridge existing capability gaps but also promote regional cooperation, enhance institutional capacity and foster community-based resilience.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».