Springtime Flood Risk Reduction in Rural Arctic: A Comparative Study of Interior Alaska, United States and Central Yakutia, Russia
Notice bibliographique
Résumé
Every spring, riverine communities throughout the Arctic face flood risk. As the river ice begins to thaw and break up, ice jams—accumulation of chunks and sheets of ice in the river channel, force melt water and ice floes to back up for dozens of kilometers and flood vulnerable communities upstream. Via a comparative analysis between two flood-prone communities in Alaska and Yakutia (Siberia), this study examines key components of flood risk—hazards, exposure, and vulnerability, and existing practices in flood risk reduction in rural Arctic. The research sites are two rural communities—Galena (Yukon River) and Edeytsy (Lena River), which sustained major ice-jam floods in May 2013. The data was acquired through a combination of direct observations on site, review of documents and archives, focus group discussions, and surveys. Five focus groups with US and Russian representatives from disaster management agencies revealed a few similar patterns as well as significant differences in flood risk reduction strategies. The main differences included higher reliance on mechanical and short-term ice jam and flood mitigation efforts (e.g., ice-jam demolition) in the Russian Arctic, and lack of a centralized flood management model in the US. Surveys conducted among population at risk during the site visits to Edeytsy (November 2015) and Galena (March 2016) revealed higher satisfaction levels with the existing flood risk reduction efforts among Edeytsy residents. Survey respondents in Galena indicated the lack of ice jam removal and other flood prevention measures as the key drawback in the existing flood management. Historical analysis, conducted via the disaster Pressure and Release (PAR) model, revealed that springtime flood risk in both regions results from complex interactions among a series of natural processes that generate conditions of hazard, and human actions that generate conditions of communities’ exposure and vulnerability. The analysis revealed colonial heritage, top-down governance, and limited inclusion of local communities in the decision-making as the driving forces of vulnerability in both regions. Seasonal weather patterns and regional river channel morphology determine the location, severity, and duration of floods. The analysis also revealed the importance of continuous communication between all stakeholders in timely and effective flood risk management in both regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».