Flood risk management in Nigeria: a review of the challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Flooding has become a major hazard in Nigeria in recent years due to a growing population, rapid urbanization and extreme weather events. This study provides a critical review and characterisation flood risk management (FRM) practices in Nigeria with a view to highlighting current weaknesses and opportunities, as well as giving recommendations for practice and for further research. Databases of academic literature, covering a wide range of FRM issues, were systematically queried and mined using suitable keywords. A structured review of the resulting literature was carried out and several past flood events and associated responses reviewed as case studies. Absence of integrated FRM systems, lack of inter agency coordination, substandard and weak infrastructures, inadequate drainage network, high urban poverty, low level literacy, cultural barriers and weak institutions characterize current FRM practices. The study recommends the adoption of an integrated approach to urban infrastructural development starting with a review of ongoing and planned infrastructural systems and projects with a view to optimizing their FRM capabilities while still meeting their intended purposes. The empowerment of more entrepreneurs into FRM solutions development and service delivery as well as the inclusion of FRM concepts and practices into the nation's educational curricula was also recommended. Nigeria also needs a multidisciplinary platform for generating effective strategic policies and efficient operational mechanisms for FRM.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».