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Enregistrement W4410602306 · doi:10.1002/wat2.70026

The Needs, Challenges, and Priorities for Advancing Global Flood Research

2025· article· en· W4410602306 sur OpenAlexaff
Vidya Samadi, Hayley J. Fowler, Jessica Lamond, Thorsten Wagener, Manuela I. Brunner, Jonathan Gourley, Hamid Moradkhani, Ioana Popescu, Conrad Wasko, Daniel B. Wright, Huan Wu, Ke Zhang, Paola A. Arias, Qingyun Duan, Ali Nazemi, P.J. van Oevelen, Andreas F. Prein, Joshua K. Roundy, Lisa Umutoni

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Water · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesEPSRC Centre for Doctoral Training in Science and Engineering in Arts, Heritage and ArchaeologyDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsU.S. Geological SurveyUniversidad de AntioquiaBundesministerium für Bildung und ForschungNational Natural Science Foundation of ChinaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAeronautics Research Mission DirectorateNational Science FoundationTexas State UniversityDirectorate for EngineeringAlexander von Humboldt-StiftungUK Carbon Capture and Storage Research CommunityNational Aeronautics and Space AdministrationEngineering and Physical Sciences Research CouncilUK Research and Innovation
Mots-clésFlood mythEnvironmental planningEnvironmental resource managementBusinessEngineering ethicsEngineeringEnvironmental scienceGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In recent years, numerous flood events have caused loss of life, widespread disruption, and damage across the globe. These devastating impacts highlight the importance of a better understanding of flood generating processes, their impacts, and their variability under climate and landscape changes. Here, we argue that the ability to better model flooding is underpinned by the grand challenge of understanding flood generation mechanisms and potential impacts. To address this challenge, the World Meteorological Organization‐Global Energy and Water Exchanges (GEWEX) Hydrometeorology Panel (GHP) aims to establish a Global Flood Crosscutting project to propagate flood modeling and research knowledge across regions and to synthesize results at the global scale. This paper outlines a framework for understanding the dynamics and impacts of runoff generation processes and a rationale for the role of a Global Flood Crosscutting project to address these challenges. Within this Global Flood Crosscutting project, we will establish a common terminology and methods to enable the global research community to exchange knowledge and experiences, and to design experiments toward developing actionable recommendations for more effective flood management practices and policies for improved resilience. This harmonization of rich perspectives across disciplines will foster the co‐production of knowledge primed to advance flood research, particularly in the current period of heightened climate variability and rapid change. It will create a new transdisciplinary paradigm for flood science, wherein different dimensions of mechanistic understanding and processes are rigorously considered alongside socioeconomic impacts, early warning communications, and longer‐term adaptation to alleviate flood risks in society.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,014
Communication savante0,0120,026
Science ouverte0,0030,019
Intégrité de la recherche0,0150,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,333 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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