Local planning responsibilities for disaster waste management (DWM): Building knowledge from storm Alex in the South Region of France
Notice bibliographique
Résumé
As natural disasters increase, the stakes around disaster waste management (DWM) are rising and planning becomes necessary. Yet, planning for DWM faces many obstacles, in particular regarding the lack of clear responsibilities. Who should be mandated to plan for DWM? What benefits and downsides does each potential planner offer? Is a centralised DWM planning process more effective than several? This article aims at answering these questions and assessing the assets and weaknesses of potential DWM planners, by looking into the case study of DWM after storm Alex in the Roya Valley (South France). Eight criteria can be considered to analyse the links between the stakeholders and their environment, and assess their relevance as DWM planners: geographic scale, time scale, resources, responsibilities, planning tools, coordination capacities, disaster, and waste. According to the existing literature, it seems that a comprehensive DWM plan is more detailed, centralises all the information and enables systematic waste treatments. However, in practice, the study shows that it is difficult to find an adequate stakeholder to develop such a plan and enhance the participation and collaboration of other stakeholders on this subject.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».