Coastal Natural and Nature-Based Features: International Guidelines for Flood Risk Management
Notice bibliographique
Résumé
Natural and nature-based features (NNBF) have been used for more than 100 years as coastal protection infrastructure (e.g., beach nourishment projects). The application of NNBF has grown steadily in recent years with the goal of realizing both coastal engineering and environment and social co-benefits through projects that have the potential to adapt to the changing climate. Technical advancements in support of NNBF are increasingly the subject of peer-reviewed literature, and guidance has been published by numerous organizations to inform technical practice for specific types of nature-based solutions. The International Guidelines on Natural and Nature-Based Features for Flood Risk Management was recently published to provide a comprehensive guide that draws directly on the growing body of knowledge and practitioner experience from around the world to inform the process of conceptualizing, planning, designing, engineering, and operating NNBF. These Guidelines focus on the role of nature-based solutions and natural infrastructure (beaches, dunes, wetlands and plant systems, islands, reefs) as a part of coastal and riverine flood risk management. In addition to describing each of the NNBF types, their use, design, implementation, and maintenance, the guidelines describe general principles for employing NNBF, stakeholder engagement, monitoring, costs and benefits, and adaptive management. An overall systems approach is taken to planning and implementation of NNBF. The guidelines were developed to support decision-makers, project managers, and practitioners in conceptualizing, planning, designing, engineering, implementing, and maintaining sustainable systems for nature-based flood risk management. This paper summarizes key concepts and highlights challenges and areas of future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,014 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».