Interdisciplinary approach to hydrological hazard mitigation and disaster response and effects of climate change on the occurrence of flood severity in central Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In May 2013, a massive ice jam on the Yukon River caused flooding that destroyed much of the infrastructure in the Interior Alaska village of Galena and forced the long-term evacuation of nearly 70% of its residents. This case study compares the communication efforts of the out-of-state emergency response agents with those of the Alaska River Watch program, a state-operated flood preparedness and community outreach initiative. For over 50 years, the River Watch program has been fostering long-lasting, open, and reciprocal communication with flood prone communities, as well as local emergency management and tribal officials. By taking into account cultural, ethnic, and socioeconomic features of rural Alaskan communities, the River Watch program was able to establish and maintain a sense of partnership and reliable communication patterns with communities at risk. As a result, officials and residents in these communities are open to information and guidance from the River Watch during the time of a flood, and thus are poised to take prompt actions. By informing communities of existing ice conditions and flood threats on a regular basis, the River Watch provides effective mitigation efforts in terms of ice jam flood effects reduction. Although other ice jam mitigation attempts had been made throughout US and Alaskan history, the majority proved to be futile and/or cost-ineffective. Galena, along with other rural riverine Alaskan communities, has to rely primarily on disaster response and recovery strategies to withstand the shock of disasters. Significant government funds are spent on these challenging efforts and these expenses might be reduced through an improved understanding of both the physical and climatological principals behind river ice breakup and risk mitigation. This study finds that long term dialogue is critical for effective disaster response and recovery during extreme hydrological events connected to changing climate, timing of river ice breakup, and flood occurrence in rural communities of the Far North.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».