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Enregistrement W2531014054

Flood hazard and vulnerability in Newfoundland communities

2006· dissertation· en· W2531014054 sur OpenAlexaboutno aff
Heather J. Hickman

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2006
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlooding (psychology)Flood mythPeninsulaStorm surgeDrainageDebrisStormCoastal floodEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Flood stageNatural hazardSurface runoffClimate changeGeographyGeologyEcologyOceanography100-year floodMeteorology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flooding affects many Newfoundland communities. Identification of hazards, areas of risk, and assessments of previous and potential socio-economic impacts, were conducted for three regions, including urban (Comer Brook), suburban (Torbay), and rural communities (Burin Peninsula and Humber Arm). These communities represent a variety of physical and socio-economic environments, enabling discussion of the comparative risks from various natural and human-induced flooding mechanisms. Flood risk maps are presented for the three regions. -- Floods in Newfoundland result from both natural and anthropogenic causes, and commonly occur due to the simultaneous operation of several mechanisms. Natural causes are directly related to Newfoundland's climate. Storm activity has a greater impact on flooding in Torbay and the Burin Peninsula than in the Humber Arm region. The associated storm surges are significant on the Burin Peninsula, whereas storm precipitation triggering river flooding has a greater effect on Torbay. Spring rain-on-snow events are a common flooding mechanism in the Humber Arm region. Additional flooding mechanisms affecting these communities include river and coastal ice jams, slope failures, natural accumulation of debris, and tsunamis. Climate change and variation may change the frequency and severity of flooding events, depending upon the flooding mechanism involved. -- Human activities that alter drainage patterns cause flooding. Artificial constriction of streams, failure of drainage infrastructure, and debris blockages cause flooding. Converting vegetated ground into impermeable surfaces increases runoff and enhances flooding events. Upslope development places lower-lying areas at risk. Municipal planning and identification of flood zone areas can reduce vulnerability to flooding. Maintenance of drainage and coastal protection infrastructure can also aid in limiting damage. -- Torbay has the lowest socio-economic vulnerability to flooding among the three study areas. Comer Brook is marked by high economic costs, but low social costs associated with flooding. The rural Humber Arm and Burin Peninsula regions show lesser degrees of economic vulnerability, but much higher social vulnerability. -- The three areas differ in the relative importance of human activities, meteorological effects, and climate variation and change impacts upon flooding. In Comer Brook, increased precipitation and changes in winter conditions are significant factors increasing flooding risk, combined with urban development. Along the Humber Arm, where building is not a major factor, climate impacts dominate. On the Burin Peninsula, potential climate change impacts on flooding are connected with storm frequency and severity, while changes in precipitation are less apparent. Changed flood risk in Torbay is related primarily to human activities, with climate change possibly playing an indefinite, subordinate role. The differences in response among these three regions indicate that detailed site-specific analysis must be conducted in order to properly assess flooding risk in other Newfoundland & Labrador communities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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