Enhancing Urban Flood Resilience: The Role and Influence of Socio-Economics in the Chao Phraya River Basin, Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Thailand has the social and economic development policies since 1960s that causes the migration, land change, and population dispersion.The policy effects led to the urbanization in the Chao Phraya River Basin (CPRB) catchment areas, and conceptually synergizes with the water-related disasters by Climate Change.This research aims to highlight the role and influence of urban socio-economic factors on sensitive areas, flood risk exposure, and flood impact in the CPRB.This examination is a multiple-scale analysis based on the Driver-Pressure-State-Impact-Response Framework using data from government agencies.The collected data is utilized in mixed quantitative methods: Principal Component Analysis, Multiple Linear Regression, and K-Means Clustering.The district is a unit of analysis to represent the Meso-level.These data analyses are operated with 17 variables from 295 districts: municipal population, commercial values, water consumption, flood frequency, affected households, and economic losses.As a result, the analysis confirms that urban socioeconomics is necessary for urban expansion into flooded areas, especially the Bangkok Metropolitan Region.This expansion can enhance the urban flood risk and impact the local residences and commercials, especially the traditional town and lower-income communities.The finding implies the social and economic adaptive capacity-building requirement for balancing public infrastructure, compensation and funding mechanisms, and institutionalization. Financial measures to support capacity building are necessary.In conclusion, this scrutiny can lead to a strategic resilience framework essential in policy implication.This framework should include social adaptive capacity building, financial funding, and compensation mechanisms in traditional towns and lower-income communities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».