Anticipatory Action in River Flooding Risk Management in Nigeria: An Assessment of Community‐Level Implementation
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Across the world, communities face annual and increasingly extreme flood events, yet there is a widespread lack of proactive preparedness. This failure to anticipate and mitigate flood risks deepens the damages experienced, stalling development, undermining environmental sustainability, and driving many communities deeper into poverty. Anticipatory action has emerged as a proactive strategy in river flood risk management, aiming to reduce vulnerabilities and enhance community resilience before disasters strike. This study assesses the implementation of anticipatory action strategies in Nigeria by building on qualitative data to assess community vulnerabilities and capacities. Findings indicate that over 70% of the total number of respondents in the selected nine communities in Nigeria lacked access to timely early warnings, and more than half viewed floods as unavoidable, reducing their engagement in long‐term resilience planning. Communities demonstrated a stronger preference for short‐term relief over proactive preparedness for disasters. Findings reveal a convergence of structural and behavioral vulnerabilities within the population. This highlights the study's contribution by connecting behavioral insights with anticipatory frameworks in high‐risk communities. The study shows that there is a clear need for community‐driven approaches that combine anticipatory action with economic support, sustained engagement, and other adaptive measures. By closing both behavioral and structural gaps, more effective anticipatory action policies can be institutionalized.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle