Ecosystem Perceptions in Flood Prone Areas: A Typology and Its Relationship to Preferences for Governance
Notice bibliographique
Résumé
A shift appears to be occurring in thinking about flooding, from a resistance-based approach to one of resilience. Accordingly, how stakeholders in flood-prone regions perceive the system and its governance are salient questions. This study queried stakeholders’ internal representations of ecosystems (resistance- or resilience-based), preferences for governance actors and mechanisms for flooding, and the relationship between them in five different regions of the world. The influence of personal experience on these variables was also assessed. Most respondents aligned themselves with a resilience-based approach in relation to system connectedness and response to disturbance; however, respondents were almost evenly split between resistance- and resilience-based approaches when considering system management. Responses generally were considered to hold for other disturbances as well. There was no clear relationship between internal representations and preferences for governance actors or mechanisms. Respondents generally favoured actor combinations that included governments and mechanism combinations that included regulations and policies. Those who had personal experience with flooding tended to align themselves with a resilience-based internal representation of system management, but personal experience showed no clear relationship with governance preferences. The findings support an evolutionary perspective of flood management where emerging paradigms enhance preceding ones, and prompt a critical discussion about the universality of resilience as a framing construct.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».