Local-Level Flood Hazard Management in Canada: An Assessment of Institutional Structure and Community Engagement in the Red River Valley of Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
While there is a large body of literature focusing on global-level flood hazard management, including preparedness, response, and recovery, there is a lack of research examining the patterns and dynamics of community-level flood management with a focus on local engagement and institutional mechanism. The present research explores how local communities mobilize themselves, both individually and institutionally, to respond to emerging flood-related situations and recover from their impacts. A case study approach was applied to investigate two towns in the Red River Valley of Manitoba, Canada: St. Adolphe and Ste. Agathe. Data collection consisted of in-depth interviews and oral histories provided by local residents, in addition to analysis of secondary official records and documents. The findings revealed that local community-level flood preparedness, response, and recovery in the Province of Manitoba are primarily designed, governed, managed, and evaluated by the provincial government authorities using a top-down approach. The non-participatory nature of this approach makes community members reluctant to engage with precautionary and response measures, which in turn results in undesired losses and damages. It is recommended that the Government of Manitoba develop and implement a collaborative and participatory community-level flood management approach that draws upon the accumulated experiential knowledge of local stakeholders and institutions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».