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Enregistrement W4384704374 · doi:10.7202/1100214ar

Land Policy in Resilience Building: The Case of the Evros River Basin in Northern Greece

2023· article· en· W4384704374 sur OpenAlexvenueno aff
Pavlos-Marinos Delladetsimas, Xenia Katsigianni

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Regional Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLand-use planningEnvironmental planningLand administrationExpropriationLand managementLand developmentEnvironmental resource managementBusinessLand useSpatial planningFlood mythContext (archaeology)GeographyPolitical scienceEconomicsCivil engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land policy as an all-encompassing socio-economic domain has experienced a long-standing evolutionary process operating either as a foundational component of spatial planning or as an inherent policy entity in developmental strategies. Either way has endowed the advancement of numerous policy tools of its own, like land administration-registration practices, land banks, land expropriation, land consolidation, pre-emption rights, air rights development transfer, development rights, taxation, re-parceling and land compensation mechanisms. At the same time, land policy has been a rather critical element in all phases of safety planning (emergency planning, recovery-reconstruction planning and disaster mitigation-prevention planning). This study elaborates on the issue of land policy as an eminent component interlinking spatial planning, safety planning and development policies. Further on it highlights the wide variety of land policy tools that allow dealing (proactively and reactively) with disaster management and promoting resilient territories. Set in this context, the aim of this article is to reveal the importance of land policy in flood protection, focusing on a distinct flood risk setting: the Evros River Basin in Northern Eastern Greece; and more specifically in the making of an integrated safety-resilience planning strategy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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