Editorial: Building flood resilience under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Millions of people in addition to the danger of flooding live in severe poverty and are directly in danger of flooding because of their disadvantages. Approximately one-third of global economic losses are attributed to the catastrophic effects of flood occurrences. Flood risk assessment is especially crucial since flood threats are broad, expensive, and disproportionately affect economically vulnerable people (Tascón-González et al., 2020). One of the most difficult issues to be solved is how to make our societies more resilient to flooding in the face of climate change. To tackle this inquiry, a paradigm change from reactive crisis management to proactive evaluation and mitigation of flooding risk is necessary (Wenger, 2016). Documenting the most recent advancements in flood resilience considering climate change is the aim of this research topic. We gathered five relevant articles for this research topic.• The paper titled "The Stackelberg Game Model of Cross-Border River Flood Control" by Wang et al. uses cooperative governance among the nations in the Lancang-Mekong River Basin (LMRB) as an example. The paper demonstrates when flood control in the upstream region has a larger influence on the downstream region, flood control in the downstream region progressively grew and flood control in the upstream region gradually diminished with an increase in flood control compensation.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».