Challenges in and Opportunities for International Collaboration: Costing Flood Damages and Losses across Canada, Mexico, and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flooding, including inland and coastal flooding, is one of the most devastating and costly natural hazards in Canada, Mexico, and the United States. Recent research conducted by an international team has focused on understanding the true and comprehensive economic costs of floods, with an eye toward addressing their impacts, allocating adequate resources for monitoring and preparedness, and building resilient communities. Flood-costing methods vary greatly among federal and subnational jurisdictions across the three North American countries. Because the rigor and consistency of existing datasets across the three countries vary significantly, it is also difficult to determine the economic impacts of cross-border events. This paper aims to critically analyze the research methods used to conduct this trinational project and develop recommendations for enhancing impacts of such work in the future. We discuss three major research barriers: gaps in knowledge and research capacity, differences in data collation and analysis methods across the three countries, and linguistic barriers in working across disciplines and economic sectors. We also explore how the COVID-19 pandemic significantly added to these three barriers. We propose creation of new institutional mechanisms that can play a major role in developing comprehensive, consistent, and cohesive data gathering approaches in Canada, Mexico, and the United States.
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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 | 0,015 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».