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Enregistrement W2740862827 · doi:10.1111/jfr3.12315

A review of the flood risk management governance and resilience literature

2017· review· en· W2740862827 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Flood Risk Management · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNature
Mots-clésFlood mythResilience (materials science)Risk governanceCorporate governanceScope (computer science)Flood risk managementVulnerability (computing)Variety (cybernetics)Environmental resource managementCommunity resilienceRisk managementFlooding (psychology)Political scienceEnvironmental planningSociologyProcess managementBusinessGeographyComputer sciencePsychologyEnvironmental scienceResource (disambiguation)Computer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The environmental management literature suggests that resilience is key to managing complex systems and reducing vulnerability resulting from uncertainty and unexpected change. Yet, flood risk management (FRM) has emerged largely from a culture of resistance. This paper takes the pulse of the current state of FRM research, with a focus on how the scholarly community has approached governance for flood resilience. Our analysis of the FRM journal literature identified 258 articles addressing governance and flooding, resilience and adaptation. Five main research themes emerged from these articles, addressing a variety of issues, but mostly lacking the degree of integration needed to address the social‐ecological complexity of FRM. Overall, research supporting the governance of FRM for resilience lacks integration, and methods of mitigating this lack of integration are poorly studied. We conclude with a discussion about the nature and scope of FRM research for resilience, and identify opportunities for more integrative FRM research that is more tightly coupled with policy and practice.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,279 · 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