Water, Water Everywhere: Toward Participatory Solutions to Chronic Urban Flooding in Jakarta
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.
Notice bibliographique
Résumé
Jakarta has entered an era of chronic flooding that is annually affecting tens of thousands of people, most of whom are crowded into low-income neighbourhoods in flood-prone areas of the city. As the greater Jakarta mega-urban region—Jabodetabck—approaches the 30 million population mark and the sources of flooding become ever more complex through combinations of global climate change and human transformations of the urban landscape, government responses to flooding pursued primarily through canal improvements fall further behind rising flood risks. Years of field observation and archival and ethnographic research arc brought together in a political ecology framework to answer key questions concerning how government responses to flooding continue without significant participation of affected residents, who arc being compelled to relocate when floods occur. How do urban development processes in Jakarta contribute to chronic flooding? How does flooding arise from and further generate compound disasters that cascade through Jakarta’s expanding mega-urban region? What is the potential for neighbourhoods and communities to collaboratively respond through socially and environmentally meaningful initiatives and activities to address chronic flooding? Floods, urban land use changes, spatial marginalization, and community mobilization open new political dynamics and possibilities for addressing floods in ways that also assist neighbourhoods in gaining resilience. The urgency of floods as problems to be solved is often interpreted as a need for immediate solutions related only to flood management, but community resilience is more crucially attained in non-emergency times by expanding rights to dwell in this city, build houses, and create vernacular communities, livelihoods, and social support networks.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,007 |
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 découle