Development and validation of five behavioral indices of flood adaptation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the current context of climate change, climate forecasts for the province of Quebec (Canada) are a lengthening of the thunderstorm season and an increase in episodes of intense precipitations. These changes in the distribution of precipitations could heighten the intensity or frequency of floods, a natural hazard that concerns 80% of Quebec's riverside municipalities. For the health and safety of the at-risk population, it is very important to make sure they have acquired necessary adaptive behaviors against flooding hazard. However, there has been no assessment of these flood adaptation behaviors to date. Thus, the aim of this study was to develop and validate five indices of adaptation to flooding. METHODS: A sample of 1951 adults completed a questionnaire by phone. The questionnaire, specifically developed for this study, measured whether they did or did not adopt the behaviors that are proposed by public health officials to protect themselves against flooding. RESULTS: The results of the item, confirmatory factor, and multiple correspondence analyses contributed to the development of five indices corresponding to the adaptation behaviors to adopt according to the chronology of events: (a) pre-alert preventive behaviors, (b) behaviors to carry out after the alert is issued, (c) behaviors to adopt during a flood not requiring evacuation, (d) behaviors to adopt during a flood requiring evacuation, and (e) post-flood behaviors. The results of this study also showed that people who perceive a risk of flooding in their home in the next 5 years tend to adopt more preventive behaviors and adaptation behaviors than those who perceive little or no risk at all. They also reveal that people who feel more adverse effects on their physical or mental health tend to adopt more adaptive behaviors than those who feel little or no adverse effects on their health. CONCLUSION: Across a series of psychometric analyses, the results showed that these flood adaptation indices could properly measure a vast range of adaptive behaviors according to the chronology of events. Therefore, researchers, public health agencies, and professionals can use them to monitor the evolution of individuals' adaptive behaviors during floods.
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 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 ».