Ali asgary york university

CIFAL York Serie de Conferencias sobre Equidad y Justicia en el Transporte

Juan Pablo Sarmiento, Gabriela Hoberman, Maria Ilcheva, Ali Asgary, Ana Maria Majano, Sarah Poggione, Luis R. Duran, Private sector and disaster risk reduction: The Cases of Bogota, Miami, Kingston, San Jose, Santiago, and Vancouver, International Journal of Disaster Risk Reduction.

Sadeghi-Naini A. y Asgary A. , (2013) «Modeling number of firefighters responding to an incident using artificial neural networks», International Journal of Emergency Services, Vol. 2 Iss: 2, pp.104 118.

Ali Asgary, Nooreddin Azimi, Muhammad Imtiaz Anjum, (2013) Measuring small businesses disaster resiliency: case of small businesses impacted by the 2010 flood in Pakistan, International Journal of Business Continuity and Risk Management, 4(2), 170-187.

Asgary A, Anjum MI, Azimi N, (2013) «Disaster recovery and business continuity after the 2010 flood in Pakistan: Case of small businesses», International Journal of Disaster Risk Reduction, 2, 46-56.

Asgary, A., Moeini, S.M., Mehregan, N., 2012, Willingness to pay for enhancing local emergency preparedness programmes: evidences from Canada, International Journal of Emergency Management, Vol. 8, No. 2, PP.168-181.

Ali asgary quiropráctico

El Máster en Gestión de Catástrofes y Emergencias es el único programa de postgrado de este tipo en Ontario y uno de los dos únicos en Canadá. Está diseñado para satisfacer la necesidad crítica de profesionales con conocimientos y habilidades de nivel avanzado en este apasionante e importante campo.

El programa atraerá a quienes trabajan actualmente en este campo y buscan asumir puestos de mayor responsabilidad, así como a quienes aspiran a convertirse en profesionales de la gestión de catástrofes y emergencias.

La visión de la Asociación de Estudiantes de Gestión de Catástrofes y Emergencias (DEMSA) es crear una red de gestión de catástrofes y emergencias que enriquezca los conocimientos de estudiantes, profesionales y personas interesadas en este apasionante e importante campo. Para obtener información sobre el capítulo, póngase en contacto con el presidente del capítulo.

Serie de oradores del IEEED

Asgary A., Nosedal-Sánchez, J., Pantin, B., Wu, J., y Shafei-Sabet, M., «Testing and validating a disaster mutual assistance decision support tool for electricity companies», Int. J. Business Continuity and Risk Management, 2017, 7(4).

Asgary, A., Pantin, B., Emamgholizadeh Saiir, B., y Wu, J., (2017) «Developing disaster mutual assistance decision criteria for electricity industry», Disaster Prevention and Management: An International Journal, Vol. 26 Iss: 2, pp.230 – 240.

ASGARY, ALI. Continuidad del negocio y gestión del riesgo de desastres en la educación empresarial: El caso de la Universidad de York. AD-minister [en línea]. 2016, n.28 [citado 2016-09-05], pp.49-72. Disponible en: . ISSN 1692-0279. http://dx.doi.org/10.17230/ad-minister.28.3.

Asgary A., Ansari S., Duncan R. y Pradhan S., «Mapping potential airplane hazards and risks using airline traffic DATA», International Journal of Disaster Risk Reduction, volumen 13, septiembre de 2015, pp. 276-280.

Juan Pablo Sarmiento, Gabriela Hoberman, Maria Ilcheva, Ali Asgary, Ana Maria Majano, Sarah Poggione, Luis R. Duran, Private sector and disaster risk reduction: The Cases of Bogota, Miami, Kingston, San Jose, Santiago, and Vancouver, International Journal of Disaster Risk Reduction.

Prof. Ali Asgary | Plataforma Global de las Naciones Unidas para la Reducción del Riesgo de Desastres

Aplicación de modelos de aprendizaje automático a las colisiones de primeros auxilios junto a las carreteras: Datos de «Dos vehículos chocan contra un vehículo aparcado «Ciencias AplicadasLos primeros intervinientes, incluidos los bomberos, los paramédicos y los policías, son los primeros en… más Los primeros intervinientes, incluidos los bomberos, los paramédicos y los policías, son los primeros en responder a las colisiones de vehículos en carreteras y autopistas. Los agentes de policía realizan periódicamente controles de tráfico y comprobaciones en carreteras urbanas y rurales, así como en autopistas. Una vez que los primeros intervinientes comienzan estas operaciones, son vulnerables a las colisiones de vehículos de motor por el tráfico que viene en sentido contrario, una circunstancia que exige una mejor comprensión de los factores que contribuyen a ello y la medida en que afectan a los resultados trágicos. A la luz de los factores identificados en la bibliografía, este trabajo aplica métodos de aprendizaje automático, como el árbol de decisión y el bosque aleatorio, a un subconjunto de la Base de Datos Nacional de Colisiones (NCDB) de Canadá que incluye información sobre colisiones entre dos vehículos (uno de ellos en posición de estacionado) y la gravedad de estas colisiones, medida por la existencia o no de lesiones. Los resultados revelan que los factores clave medibles, predecibles y sensatos, como el tiempo…Save to LibraryDownload Free PDFEditCompare Citation Rank Readers Related Papers MentionsView Impact