Risk-Reduction, Coping, and Adaptation to Flood Hazards in Manitoba, Canada: Evidence from Communities in the Red River Valley
Notice bibliographique
Résumé
In general, much is known about patterns relating to flood risk reduction, coping, and adaptation in various types of communities; however, knowledge of their drivers—which are critical for building community resilience to natural hazards—is limited. The present study investigates the influencing factors of coping and adaptation measures vis-a-vis flood hazards at the community level and examines their interrelationships. This work employs a “case study” approach and analyzes two towns—St. Adolphe and Ste. Agathe—in the Red River Valley in the province of Manitoba, Canada. Data collection consisted of in-depth interviews with key informants and obtaining oral histories from the locals, along with an examination of secondary official records and documents. The results revealed that the major drivers of local-level coping and adaptation include functioning partnerships among stakeholders, strong institutional structures that facilitate interactive learning, knowledge co-production, resources sharing, communication and information sharing, and infrastructure supports. It was observed that an institutional atmosphere conducive to spontaneous network development yields diverse coping and adaptation strategies. To improve the outcomes of coping and adaptation measures, close collaboration between community-based groups and formal and quasi-formal institutions, and transparency in decision-making processes are vital.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».