Flood Impact Assessments on Transportation Networks: A Review of Methods and Associated Temporal and Spatial Scales
Notice bibliographique
Résumé
A region's transportation sector is vital to its economic and social health. Transportation systems are also influenced by climate change directly and indirectly and on a variety of spatial and temporal scales. Under a changing climate, many regions around the globe and especially in urban areas, have experienced increases in flood intensity and frequency in recent decades. Flooding can strain transportation networks in both the short- and long-term through transportation delays, infrastructure damage, and recovery, and potentially affect economies. The present article is a review of how flooding impacts transportation networks in both short- and long-term timescales and their subsequent impact on resiliency of the network. Firstly, flood effects are classified based on the connections between the type of flooding and the type of impact (either direct or indirect) on the transportation system. An analysis of the assessment methods and the transport models used to formulate flood effects on the transportation system is provided, as well as the drawbacks from the context of timescales, and recommendations for future research. The analysis indicates that the majority of the articles assess the direct and tangible impacts with focus on the resilience of the transportation network in short- and medium-term temporal scales and at smaller spatial scales. There is less emphasis on indirect, intangible flood impacts, and long-term temporal scales.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».