Emerging strategies for addressing flood-damage modeling issues: A review
Notice bibliographique
Résumé
Flood-damage models allow decision-makers to estimate potential flood impacts, yet they continue to face critical challenges that affect their accuracy. This review identifies and organizes these challenges, highlighting recent strategies proposed to address them. Key issues in flood-damage modeling include data scarcity, unquantified uncertainty, limited consideration of extended losses (e.g., secondary, intangible, and indirect damages), and limited model transferability. These issues can be caused by both data limitations and methodological choices and are also interconnected so they can influence each other. Strategies to overcome these issues fall into two categories: using alternative data sources other than historical damage records and enhancing existing models to deal with methodological gaps. Additionally, artificial intelligence (AI) algorithms, such as Random Forests and Bayesian networks, show promise in optimizing limited datasets and delivering more comprehensive damage estimates than traditional models. However, their performance remains inconsistent across different applications. This review emphasizes the need for future research to refine AI applications and improve damage data availability, aiming to develop more robust, transferable flood-damage models. By addressing these gaps, the review provides a framework to guide improvements in flood loss identification and estimation, benefiting government agencies, insurance sectors, and communities at risk.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».