Out of Sight, Out of Mind? Geographic and Social Predictors of Flood Risk Awareness
Notice bibliographique
Résumé
The persistent gap in flood risk awareness in Canada, and elsewhere in North America, is a continual source of worry for researchers and emergency managers; many people living in at-risk places are simply unaware of risks and of their proximity to hazards. This study seeks to understand which residents were aware of flood risk, using unique representative survey data of Calgary residents living in the city's flood-prone neighborhoods collected after the devastating and costly 2013 Southern Alberta Flood. The article uses logistic regression models to analyze which residents were aware of risk to their homes. Findings indicate that, in addition to various demographic predictors, many of the geographic predictors (including the elevation of one's home relative to the river) are significant predictors of awareness. Having a direct sight line to one of Calgary's two rivers is also a significant predictor in some of the models, suggesting that the visibility of hazards matters for flood risk perception, although this effect fades when many of the geographic predictors are added. Finally, the models indicate that several variables related to local, neighborhood-based social networks are significant as well. These findings reveal that both physical surroundings and social context are important for understanding risk awareness. The article concludes by discussing the relevance for social science research on disasters and hazards, as well as for planners and emergency managers.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».