A Comprehensive Review on Technological Implementations and Innovations in Cyclone & Flood Disaster Management
Notice bibliographique
Résumé
The rise of calamities like floods and cyclones as a result of climate change portrays a picture that is challenging to manage. Therefore, the need for advanced technologies in disaster management is apparent. The focus of this paper is to evaluate the application of Technology, including Geographic Information Systems (GIS), IoT based remote sensing, Flood Sensor Technology, and Artificial Intelligence, and how they amalgamate with Disaster Management Cycle: Reduction, Preparedness, Response, and Recovery. These integrated technologies greatly facilitate the prediction, monitoring, and real time analysis of disaster affecting events to formulate competent mitigation strategies and enhanced preparedness. Further optimization for AI powered platforms and machine learning models are used, facilitating better decision making and situational awareness for affected authorities’ sustainable and rapid response to disasters. Post disaster recovery becomes easier and faster with the use of UAVs, drones, 3D mapping, and other Nanotechnology based devices for efficient damage portrayal of a sutured map of the affected area making infrastructure rebuilding easier. Moreover, smart disaster management systems (SDMS) facilitate communication and collaboration to reduce decision making errors formulating an easier approach for disaster remediation. The paper underscores the issue of taking account of all, specifically the most vulnerable ones. The application of these technologies increases the efficacy and accessibility of the system of disaster management and in dealing with consequences associated with natural disasters.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».