"英文标题：Global Earthquake Emergency Rescue Failure Case Dataset_2023
数据集概述
记录2023年全球范围内地震灾害发生后，应急救援响应延迟与处置不当的典型案例，涵盖地震震级、响应启动时点、延迟时长、处置失误类型及引发后果等核心维度。
数据按地震事件-案例的层级组织，覆盖不同地震强度、地理区域及救援体系的场景，颗粒度精确至单事件、单环节的问题记录。案例信息经结构化梳理，包含救援流程节点、责任主体、关键失误点及影响评估等要素，支持对应急救援体系短板的系统性分析。数据来源为官方应急管理机构、灾害评估报告及学术研究文献，确保案例的真实性与代表性。
该数据集是研究地震应急救援效率、优化响应机制的关键资源。应急救援响应时效与处置质量直接影响人员伤亡和财产损失规模，通过分析典型失误案例，可识别救援流程中的薄弱环节，为应急管理部门完善预案、优化资源调配提供依据，同时为科研机构开展灾害响应评估、救援体系韧性研究提供实证材料。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
quake_magnitude：地震震级，采用里氏震级（ML）或矩震级（MW），指地震释放能量的等级response_initiation_delay：响应启动延迟时长，单位分钟，指地震发生至救援力量正式启动处置的时间差disposal_error_type：处置失误类型，指救援过程中因决策、操作或资源调配不当导致的失误类别impact_scope：影响范围，指失误事件引发的额外伤亡、财产损失或救援延误的覆盖程度rescue_system_level：救援体系层级，指参与处置的应急管理机构的行政或职能层级case_verification_source：案例验证来源，指案例信息的官方或权威文献来源
适用场景
- 应急管理部门分析救援流程短板，优化地震灾害应急响应预案
- 灾害学研究人员开展应急救援效率评估与韧性体系构建研究
- 救援培训机构开发案例教学课程，提升一线救援人员的处置能力
- 政策制定机构评估现有应急救援体系的不足，完善相关法规与保障机制"
