A review of flood risk assessment frameworks and the development of hierarchical structures for risk components
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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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».