Debates—Perspectives on socio‐hydrology: Modeling flood risk as a public policy problem
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Socio‐hydrology views human activities as endogenous to water system dynamics; it is the interaction between human and biophysical processes that threatens the viability of current water systems through positive feedbacks and unintended consequences. Di Baldassarre et al. implement socio‐hydrology as a flood risk problem using the concept of social memory as a vehicle to link human perceptions to flood damage. Their mathematical model has heuristic value in comparing potential flood damages in green versus technological societies. It can also support communities in exploring the potential consequences of policy decisions and evaluating critical policy tradeoffs, for example, between flood protection and economic development. The concept of social memory does not, however, adequately capture the social processes whereby public perceptions are translated into policy action, including the pivotal role played by the media in intensifying or attenuating perceived flood risk, the success of policy entrepreneurs in keeping flood hazard on the public agenda during short windows of opportunity for policy action, and different societal approaches to managing flood risk that derive from cultural values and economic interests. We endorse the value of seeking to capture these dynamics in a simplified conceptual framework, but favor a broader conceptualization of socio‐hydrology that includes a knowledge exchange component, including the way modeling insights and scientific results are communicated to floodplain managers. The social processes used to disseminate the products of socio‐hydrological research are as important as the research results themselves in determining whether modeling is used for real‐world decision making.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,006 |
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 découle