Frequent Flooding and Perceived Adaptive Capacity of Subarctic Kashechewan First Nation, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Perceived (socio-cognitive) capacity is as important as objective (material resources) capacity in assessing the overall adaptive capacity of people at the community level. Higher perceived and objective capacities generate greater total adaptive capacity. This article assesses the perceived adaptive capacity of the Kashechewan First Nation, located in the flood-prone southwestern James Bay (Subarctic) region in Canada. The community is frequently disrupted by the elevated risk of spring flooding and has experienced five major floods since its establishment in 1957. Residents have been evacuated 14 times since 2004 because of actual flooding or flooding risk and potential dike failure. We surveyed 90 residents using 21 indicators to assess the community’s perceived adaptive capacity. The results indicate that residents’ risk perception and perceived adaptive capacity are high and are reshaping their adaptive behavior to the hazard of spring flooding. The strong positive interrelationships between human capital, social capital, governance, and other determinants, such as migration, personal resilience, and experience, also suggest high perceived adaptive capacity. Human capital and the other determinants are relatively higher contributors to the perceived adaptive capacity, followed by social capital and governance determinants. The results also indicate that residents’ disaster preparedness has also improved. The elevated flooding risk and frequently occurring emergencies have motivated the First Nation to modify their spontaneous and proactive adaptation responses for disaster risk reduction at the individual, household, and band levels. Planning to adapt to natural hazards to mitigate their impacts also requires a nuanced understanding of the perceived adaptive capacity that contributes to overall adaptive capacity. Translating the high perceived adaptive capacity into greater total adaptive capacity would contribute to enhancing community resilience.
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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 | 0,000 | 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 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 ».