A review of flood risk assessment frameworks and the development of hierarchical structures for risk components
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and rapid urbanization have intensified the frequency and severity of flooding, resulting in substantial damage to communities and infrastructure. Existing research on flood risk addresses a wide range of dimensions, ranging from physical to managerial aspects, which adds complexity to the assessment process. This paper introduces the Integrated Risk Linkages (IRL) Framework to provide a systematic approach to flood risk assessment. The IRL Framework defines risk as the intersection of hazard and vulnerability, where vulnerability is shaped by exposure and susceptibility. Resilience, including coping and adaptive capacities, serves as a counterbalance to vulnerability, offering pathways to mitigate flood impacts. Guided by the IRL framework, this study conducts a comprehensive review of the literature to identify and organize a detailed set of 99 criteria and sub-criteria into three overarching hierarchical structures: hazard, susceptibility, and resilience. Furthermore, the paper evaluates existing flood risk assessment methods, emphasizing their characteristics and practical applicability. The IRL framework presented in this study offers essential insights for navigating the complexities of flood risk management, serving as a valuable reference for researchers, policymakers, and practitioners. Its flexibility empowers users to adapt the framework by utilizing specific components or its entire hierarchical structure, depending on data availability and research objectives, thereby enhancing its applicability across diverse contexts.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle