A Systematic Review of Participatory Approaches in Flood Risk Management: Methods and Applications
Notice bibliographique
Résumé
Flood risk management (FRM) increasingly integrates participatory approaches to enhance resilience and effectiveness by engaging local communities and stakeholders. This systematic review synthesizes findings from 22 peer-reviewed articles published between 2015 and 2024, highlighting the tools, stakeholders, levels of participation, outcomes, and challenges associated with participatory FRM. The review identifies key engagement tools such as participatory mapping, community workshops, and digital platforms, noting their varied effectiveness in different contexts. Stakeholder involvement spans residents, government agencies, and NGOs, with diverse contributions enhancing the contextual relevance and acceptance of FRM strategies. Levels of participation range from consultative to collaborative and fully empowering, with higher engagement linked to more resilient and adaptive outcomes, albeit requiring more resources and time. Outcomes demonstrate that participatory approaches improve community preparedness, enhance flood management plans, and integrate local knowledge effectively. However, challenges persist, including resource constraints, stakeholder conflicts, and communication barriers, necessitating adaptive management and innovative engagement strategies. The findings underscore the need for policymakers and practitioners to prioritize participatory methods to develop inclusive and robust FRM frameworks. Future research should focus on scalable participatory models, the integration of advanced technologies, and the evaluation of long-term impacts on community resilience, providing a roadmap for the enhanced application of participatory approaches in diverse contexts.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».