Integration of SETS (Social–Ecological–Technological Systems) Framework and Flood Resilience Cycle for Smart Flood Risk Management
Notice bibliographique
Résumé
The concept of “water smart city” is increasingly being recognized as a new approach to managing urban environments (including urban floods), especially in the context of developing countries, such as Indonesia. While Indonesia’s national capital relocation plan is expected to attract significant human migration to two nearby cities, Samarinda City and the port city of Balikpapan, these cities have continuously faced with severe risk of flooding. Therefore, this research proposes a flood management approach by reviewing the local city government’s flood risk management strategies and the smart city plan to enhance flood resilience. The integration of the SETS (Social–Ecological–Technological systems) framework and the Flood Resilience Cycle is undertaken to determine the state of flood management, which is followed by a review of smart city plans and programs in two selected cities (Samarinda and Balikpapan). The research mainly identifies how it can be implemented in the two selected cities based on SETS–FRC distribution. In accordance with the SETS–FRC (Flood Resilience Cycle) framework, it is revealed that both these cities have a higher emphasis on the flood prevention phase, as compared to other resilience phases. Based on the overall results, this study emphasizes the implementation of a water smart city concept for effective and smart flood risk management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».