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Enregistrement W3193892126 · doi:10.3389/frwa.2021.689202

Reducing Urban Flood Risk Through Building- and Lot-Scale Flood Mitigation Approaches: Challenges and Opportunities

2021· article· en· W3193892126 sur OpenAlexafffundabout
Dan Sandink, Andrew Binns

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Water · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitute for Catastrophic Loss Reduction
Mots-clésFlood mythEnvironmental planningFlood mitigationFlooding (psychology)Vulnerability (computing)BusinessFlood risk managementRisk analysis (engineering)Risk managementCivil engineeringEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEngineeringGeographyComputer securityComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban flooding events are a significant driver of disaster loss, resulting in insured and uninsured losses, property damage, and negative impacts on residents and communities in Canada and internationally. The risk of flooding in urban environments is affected by watershed characteristics, environmental conditions, and the presence and condition of flood management and mitigation technologies. Several building- and lot-scale (or private-side) flood mitigation options are available to better protect properties from the risk of flooding, including backwater valves and foundation drainage systems to reduce the risks of sewer surcharge and infiltration flooding into basements, respectively. The overall success of private-side approaches to reduce the risk of flooding into buildings is reliant upon consistent installation procedures, building code interpretation and enforcement, public engagement, and maintenance. Current research into private-side approaches is presenting many opportunities and solutions for improved flood protection against water-related disasters at home. A greater understanding of the performance of private-side technologies under complex site-specific conditions can help to appoint flood prevention strategies better suited to individual home characteristics. This review paper explores the inter-related factors that affect the risk of basement flooding and explores the challenges and opportunities associated with the adoption and success of private-side flood mitigation approaches. Developing a greater understanding of basement flood vulnerability at the lot-scale will assist in identifying and prioritizing private-side strategies for homeowners to adopt and reduce the risk of flooding based on site-specific conditions affecting flood vulnerability. Continued efforts to evaluate and identify flood risk factors and the performance of private-side strategies are needed to better manage urban flooding events.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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