Flood risk in an Andean Peruvian city: A risk evaluation and mitigation project proposal
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted along the Disparate River, located in the Huancavelica province of Peru. Within the river's marginal area, numerous residential constructions and infrastructures are at risk of incurring material, economic, and human damage. Consequently, a disaster risk assessment was undertaken with the purpose of preventing potential harm. The primary aim of the research was to evaluate the level of flood risk posed by the Disparate River in the Huancavelica district during the year 2024. To this end, a descriptive design was employed, utilizing the risk assessment tables from the "Manual for the Evaluation of Risks Originating from Natural Phenomena," Version 02, published by the National Centre for Disaster Risk Estimation, Prevention, and Reduction. Additionally, social, economic, and environmental data were collected through various methodologies, including observation, meteorological data acquisition, mapping, random household selection, and interviews. The study analyzed hazard, vulnerability, and associated risks of potential flooding, intending to propose measures for reducing risk through both structural and non-structural interventions. Following the analysis of the data collected from fieldwork and desktop research, it was found that both the hazard and vulnerability levels were high, leading to the conclusion that the risk associated with the Disparate River is significantly elevated for the structures located along its banks. Finally, a technical proposal was presented that aims to mitigate the flood risk and its consequences in the city.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».