Flooding: Contributing factors to residential flood damage in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Flood risk management must rely on the best estimate of potential damages to make oriented decisions. Flood depth damage curves are the most used method of estimating direct property damage. Although widespread, this method involves high uncertainty, as limited factors are typically considered. This paper aims to identify and prioritize additional contributing factors to flood damage that should be considered in damage estimation to reduce uncertainty. Forty-five Canadian experts, including adjusters, engineers, estimators, and contractors, identified and prioritized 40 factors contributing to flood damage in residential buildings beyond the traditional inundation depth factor. Analysis reveals that municipalities play a significant role, as seven of the ten most important factors fall under their responsibility in collaboration with provincial authorities who establish overarching regulations and policies. Shared responsibility encompasses key factors such as the distance of a building from a water course as part of land use planning, obligatory compliance with new building codes, and the design and maintenance of critical infrastructure like sewer systems. Given these extensive responsibilities, Canadian municipalities have a crucial role in proactively reducing flood risk and mitigating the impact of flood events. Expert judgment on the prioritization of factors reinforces the need to integrate a broader range of physical vulnerability and exposure factors into flood risk estimation tools and should encourage municipalities to collect and optimize the use of these factors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».