Barriers to the uptake and implementation of natural flood management: A social‐ecological analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural flood management (NFM) is increasingly promoted as a sustainable flood risk management (FRM) option, but significant barriers remain to its implementation. We assess the barriers to uptake and implementation of NFM using an approach in which we conceptualise a catchment as a social‐ecological system. We investigate the barriers relating to multiple stakeholders, biophysical, and social components and the interactions between these different system elements. Semi‐structured interviews were undertaken with land managers and practitioners of FRM in the United Kingdom. Data were analysed using qualitative methods, including thematic coding and categorisation. Key barriers of 25 identified were: economic constraints for land managers, the current lack of scientific evidence to support NFM and current lack of governance over long‐term responsibility for NFM, which hinders future monitoring and maintenance. Practitioners within some sectors were less likely to recognise barriers noted by land managers, including cultural challenges, catchment planning concerns, and lack of perceived control. For successful wider implementation of NFM, it is crucial that practitioners recognise the barriers that land managers experience, and that projects should build monitoring programmes into their funding bids, to assess impacts on flood risk and maintenance needs and to build the evidence base to guide future NFM implementation.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle