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Enregistrement W2517183813 · doi:10.1111/jfr3.12278

Sixth International Conference on Flood Management (ICFM6): Floods in a changing environment, part 2

2016· article· en· W2517183813 sur OpenAlexaff
Slobodan P. Simonović, André Schardong

Notice bibliographique

RevueJournal of Flood Risk Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythFlooding (psychology)Context (archaeology)Resilience (materials science)Environmental planningFlood risk managementVariety (cybernetics)Flood mitigationEmergency managementPsychological resilienceEnvironmental resource managementBusinessRisk managementGeographyComputer sciencePolitical scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the period between ICFM5 (Tokyo 2011) and ICFM6 (Sao Paulo 2014), floods are continuing to kill people, misplace people, and incur damage. Over 300 major events resulted in more than 14 000 fatalities, over 15 million misplaced people, and large material damage. This special issue offers a selected number of papers out of 314 presented at the conference (110 oral and 204 poster presentations) that attracted over 230 participants from 32 countries. A variety of topics included in this issue range from flood risk management policy to prediction of inputs necessary for flood emergency management, flood risk assessment, and flood damage mitigation. The message generated from the conference and selected papers provided in the special issue is that flood risk cannot be eliminated. However, a coordinated, system-wide response can dramatically reduce the impact of flooding. A flood resilience approach of ‘living with floods’ is becoming essential. Whilst continuing to allow for improved resistance to flood threats this also entails planning and preparation for quicker and more complete recovery from any floods suffered. The resilience approach of accepting floods and learning to live with the risk includes a requirement for sustainable features. In the context of future uncertainty over the rate of climate and socio-economic developments, this approach also means that an adaptive approach with flexible measures is advocated. More research and case studies are required to give decision-makers the confidence to apply this concept routinely. Preparation by individuals, communities, businesses, local authorities, nations, and regions is essential in reducing impacts. This covers information provision (early warning systems, risk mapping, and vulnerability indices), large-scale defences (embankments, retention structures, etc.), property-level defences, land-use planning, insurance, and emergency response. Understanding the preparation by individuals requires research on attitudes to risk and the balance people expect between their own responsibility and that of their government. Thus, flood risk management requires a range of disciplines including engineering, environmental science, information science, psychology, social science, economics, law, governance, and cultural studies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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