Assessing the social risks of flooding for coastal societies: a case study for Prince Edward Island, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the worldwide growing threat of flooding, assessing flood risks for human societies and the associated social vulnerability has become a necessary but challenging task. Earlier research indicates that islands usually face heightened flood risks due to higher population density, isolation, and oceanic activities, while there is an existing lack of experience in assessing the island-focused flood risk under complex interactions between geography and socioeconomics. In this context, our study employs high-resolution flood hazard data and the principal component analysis (PCA) method to comprehensively assess the social risk of flood exposure and social vulnerability in Prince Edward Island (PEI), Canada, where limited research has been delivered on flood risk assessments. The findings reveal that exposed populations are closely related to the distribution of flood areas, with increasingly severe impact from current to future climate conditions, especially on the island’s north shore. Exposed buildings exhibit a concentrated distribution at different levels of community centers, with climate change projected to significantly worsen building exposure compared to population, possibly due to the urban agglomeration effect. The most populated cities and towns show the highest social vulnerabilities in PEI, and the results reflect a relatively less complex economic structure of islands. Recommendations for research and management in the coming stage include the necessity of particular climate actions, recognizing community centers as critical sites for flood hazard responses, and incorporating flood hazards into urban planning and management to mitigate the impacts of continuous urbanization on ecosystem services for flood prevention.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,011 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».