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Enregistrement W4408484366 · doi:10.1080/13549839.2025.2477026

Community perceptions on institutional gaps in flood disaster preparedness and management in Mepe community, Ghana

2025· article· en· W4408484366 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLocal Environment · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessFlood mythEmergency managementEnvironmental planningCommunity resilienceDisaster preparednessPerceptionPolitical scienceBusinessEnvironmental resource managementGeographyPsychologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amidst the growing evidence of human-induced flooding disasters, disaster management institutions have become critical actors in mitigating flood vulnerability. This study investigates how the failure of disaster management institutions amplifies the impacts of flood disasters using the Social Amplification of Risk Framework and Hyogo Framework for Disaster Action. We addressed this problem based on insights from local leaders, flood victims, and other stakeholders about the 2023 Akosombo Dam spillage-induced flood disaster at Mepe Township in Ghana. The findings indicate that the flood disaster was an avoidable error caused by top-down institutional decision-making processes, amplified by the sociopolitical structures of disaster management institutions. Secondly, ineffective communication and coordination hindered disaster management efforts and increased the impact of flooding. Our findings underscore the need to prioritise community perspectives and ensure effective and locally tailored communication of disaster management strategies. We also recommended policies that enhance the capacity of disaster management institutions to prevent and effectively manage future flood disasters.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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