Correlates of flood preparedness in urban households: Evidence from the Greater Accra Metropolitan Area of Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The annual floods in cities in Sub-Saharan Africa are exacerbated by the impacts of climate change. For coastal cities double flood burden from storms and sea level rise are phenomenal and in response, data is gradually emerging on the exposure of urban areas and households’ adaptation of which population determinants are mostly omitted. This paper uses a household survey of flood experiences, analyzed with the Tobit model to understand the social and demographic factors that drive households' preparedness for floods in the Greater Accra Metropolitan Area in Ghana. Findings show that the age and income of the household head and planned adaptation significantly increased the likelihood of households’ preparedness for floods. While community access to financial assistance reduced the likelihood of household preparedness, membership in social support groups and the availability of community-level social amenities and shelters increased the likelihood of household preparedness by 0.81 units (p<0.05), 1.72 units (p<0.01) and 1.33 units (p<0.01) respectively. Therefore, enhanced education and awareness of flood risks are major factors of flood disaster risk reduction amidst neighborhood networks towards scaling the relevance of anticipatory flood contingency planning in coastal urban planning and management and a recipe for mainstreaming the Sendai Framework for Disaster Risk Reduction.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».