Enhancing Community Resilience to Ice-Jam Floods: Insights from Socioeconomic and Psychological Factors in Fort McMurray, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Ice-jam floods present a real risk for riverine communities in cold climate regions through their often-sudden but always potentially destructive nature. This fact makes the analysis of the driving factors for residents in adopting measures against ice-jam flood hazards in the city of Fort McMurray, Canada, very relevant. By employing a structured survey that integrates the Protection Motivation Theory and the Transtheoretical Model, we identify self-efficacy, threat experience appraisal, and perceived costs as some of the key drivers influencing protective behaviors. The results also call for stage-specific, tailored interventions in concert with variation in readiness to act. Our findings clearly indicate that to realize the hoped-for increase in the adoption rate, policy approaches have to be directed to address the cost barrier, develop self-efficacy through appropriate communication strategies, and consider the peculiarities of various community groups, such as renters and transient populations. By proposing public policies, this work demonstrates how these strategies can be utilized as inputs for quantitative modeling approaches, such as agent-based modeling, to evaluate their impact on community-wide flood risk management. This research underlines the importance of integrating behavioral insights with advanced quantitative modeling tools in designing and implementing better flood risk management strategies that promote more resilient communities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».