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Enregistrement W4401619360 · doi:10.1016/j.ijdrr.2024.104764

Assessing the multidimensional nature of flood and drought vulnerability index: A systematic review of literature

2024· review· en· W4401619360 sur OpenAlexafffund
Richa Dhawale, Corinne J. Schuster‐Wallace, Alain Pietroniro

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Disaster Risk Reduction · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of CalgaryUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGlobal Institute for Water Security, University of SaskatchewanCanada First Research Excellence FundUniversity of Saskatchewan
Mots-clésVulnerability (computing)Flood mythIndex (typography)Environmental scienceEnvironmental planningGeographyComputer scienceArchaeologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vulnerability to floods and droughts is a complex and multidimensional phenomenon influenced by various factors. This systematic review paper focuses on communities’ vulnerability to floods and droughts. It presents an overview of the current knowledge on the topic, including definitions and conceptual frameworks related to vulnerability. The study synthesizes existing literature from various disciplines, including hydrology, climatology, geography, and social sciences, to identify key factors contributing to vulnerability and its impacts on communities, infrastructure, and ecosystems. Through a comprehensive analysis of 83 articles published between 2010 and 2023, this paper identifies themes, methodologies, and knowledge gaps in flood and drought vulnerability assessment. The findings reveal that vulnerability to floods and droughts depends on a range of factors, including physical exposure, socioeconomic status, governance, and cultural values. Most of the published articles have focused on regional-scale studies. There has been an increase in the number of vulnerability studies addressing this issue after 2019. Among the various methods analyzed, min-max normalization (52 % of articles) and equal weighting (27 %) were the most frequently used data normalization and aggregation methods. However, the paper identifies a significant research gap in the lack of sensitivity analysis or validation of the indices developed based on the most common parameters, such as population density, gender, income, and precipitation levels. It also emphasizes the need for true transdisciplinary approaches for a comprehensive assessment of flood and drought vulnerabilities. The systematic review concludes with a synthesis of core vulnerability indicators and recommendations for future research and policy directions aimed at reducing the vulnerability of communities to these natural hazards.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0250,022
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations28
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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