Developing a comprehensive methodology for evaluating economic impacts of floods in Canada, Mexico and the United States
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
Assessing the true economic costs of floods is central to addressing their impacts, allocating adequate resources for monitoring and preparedness, assessing their changes over time, and building resilient communities. Considerable variability exists in the choice and implementation of methods used in Canada, Mexico, and the United States at national and sub-national levels for estimating the direct damages and indirect losses caused by floods. This inter- and intra-national variability leads to information gaps when prioritizing development investments, for example, for infrastructure renewal, institutional development, or community enhancements. This paper provides an overview of the range of approaches used in the three countries and analyzes their strengths and weaknesses. It then presents a proposed comprehensive and inclusive methodology that has been developed in close collaboration with a range of stakeholders and domain experts. This methodology builds on existing approaches and offers a comprehensive accounting of costs related to flooding. We offer insights into potential challenges for implementing this methodology across the three countries, particularly related to data availability, access, quality, and spatial coverage. We recommend enhanced gathering data and metadata, and storing it in an information warehouse for their timely dissemination. We also identify the need for further investigation into the definition for “extreme flooding” that incorporates hydrological, societal and economic thresholds, in collaboration between government agencies and the research community.
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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 | 0,000 | 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 découle