Collaborative Strategies for Sustainable EU Flood Risk Management: FOSS and Geospatial Tools—Challenges and Opportunities for Operative Risk Analysis
Notice bibliographique
Résumé
An analysis of global statistics shows a substantial increase in flood damage over the past few decades. Moreover, it is expected that flood risk will continue to rise due to the combined effect of increasing numbers of people and economic assets in risk-prone areas and the effects of climate change. In order to mitigate the impact of natural hazards on European economies and societies, improved risk assessment, and management needs to be pursued. With the recent transition to a more risk-based approach in European flood management policy, flood analysis models have become an important part of flood risk management (FRM). In this context, free and open-source (FOSS) geospatial models provide better and more complete information to stakeholders regarding their compliance with the Flood Directive (2007/60/EC) for effective and collaborative FRM. A geospatial model is an essential tool to address the European challenge for comprehensive and sustainable FRM because it allows for the use of integrated social and economic quantitative risk outcomes in a spatio-temporal domain. Moreover, a FOSS model can support governance processes using an interactive, transparent and collaborative approach, providing a meaningful experience that both promotes learning and generates knowledge through a process of guided discovery regarding flood risk management. This article aims to organize the available knowledge and characteristics of the methods available to give operational recommendations and principles that can support authorities, local entities, and the stakeholders involved in decision-making with regard to flood risk management in their compliance with the Floods Directive (2007/60/EC).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,017 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».