Learning from Earthquakes: Building Resilient Communities Through Earthquake Reconnaissance, Response and Recovery

从地震中学习：通过地震勘察、响应和恢复建设具有复原力的社区

基本信息

  • 批准号：
    EP/P025234/1
  • 负责人：
    Emily Kwok Mei So
  • 金额：
    $ 22.74万
  • 依托单位：
    University of Cambridge
  • 依托单位国家：
    英国
  • 项目类别：
    Research Grant
  • 财政年份：
    2017
  • 资助国家：
    英国
  • 起止时间：
    2017 至 无数据
  • 项目状态：
    已结题

项目摘要

Abstracts are not currently available in GtR for all funded research. This is normally because the abstract was not required at the time of proposal submission, but may be because it included sensitive information such as personal details.
目前GtR中并没有所有资助研究的摘要。这通常是因为在提交提案时不需要摘要，但也可能是因为摘要中包含个人详细信息等敏感信息。

项目成果

期刊论文数量（10）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Benefits of global earth observation missions for disaggregation of exposure data and earthquake loss modeling: evidence from Santiago de Chile
  • DOI：
    10.1007/s11069-022-05672-6
  • 发表时间：
    2022-11
  • 期刊：
    Natural Hazards
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    C. Geiss;Peter Priesmeier;Patrick Aravena Pelizari;Angélica Rocio Soto Calderon;E. Schoepfer;T. Riedlinger;Mabé Villar Vega;Hernán Santa María;Juan Camilo Gomez- Zapata;M. Pittore;E. So;Alexander Fekete;H. Taubenböck
  • 通讯作者：
    C. Geiss;Peter Priesmeier;Patrick Aravena Pelizari;Angélica Rocio Soto Calderon;E. Schoepfer;T. Riedlinger;Mabé Villar Vega;Hernán Santa María;Juan Camilo Gomez- Zapata;M. Pittore;E. So;Alexander Fekete;H. Taubenböck
Editorial: Disaster Reconnaissance Missions: Is a Hybrid Approach the Way Forward?
社论：灾难侦察任务：混合方法是前进的方向吗？
Information sharing practices during the COVID-19 pandemic: A case study about face masks.
COVID-19 大流行期间的信息共享实践：有关口罩的案例研究。
  • DOI：
    10.17863/cam.85256
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Baker H
  • 通讯作者：
    Baker H
Assessing Emergency Response and Early Recovery using Sentiment Analysis (SA). The case of Zagreb, Croatia
使用情绪分析 (SA) 评估紧急响应和早期恢复。
  • DOI：
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Contreras D
  • 通讯作者：
    Contreras D
Anticipating a risky future: LSTM models for spatiotemporal extrapolation of population data in areas prone to earthquakes and tsunamis in Lima, Peru
预测危险的未来：秘鲁利马地震和海啸易发地区人口数据时空外推的 LSTM 模型
  • DOI：
    10.5194/egusphere-2023-1794
  • 发表时间：
    2023
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Geiß C
  • 通讯作者：
    Geiß C
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Emily Kwok Mei So其他文献

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