Buy them out before they are built: evaluating the proactive acquisition of vacant land in flood-prone areas
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Notice bibliographique
Résumé
Rising flood damages have prompted local communities to implement buyout and property acquisition programmes to eliminate repetitive losses for at-risk properties. However, buyouts are often costly to implement and are reactionary solutions to flooding. This study quantifies the benefits of acquiring vacant private properties in flood-prone areas rather than acquiring such properties after they are built up. Using a geodesign framework that integrates concepts and analytical approaches derived from geographical, spatial and statistical-based disciplines, we analyse vacant properties with high development potential that intersect current and future floodplain areas in Houston (TX, USA). We use geospatial proximity analysis to select candidate properties, land-use prediction modelling to estimate future development and sea-level rise and benefit-cost analysis to assess the economic viability of buyouts. The results indicate that cumulative avoided flood losses exceed the cost of vacant land acquisition by a factor of nearly two to one, and up to a factor of ten to one in selected areas. This study emphasizes the benefits of proactive property buyouts that focus on acquiring parcels before they are built up, while also avoiding the social and institutional problems associated with traditional buyout programmes.
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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) | 0,001 | 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