Socio-economic methods for evaluating decisions in coastal erosion management: State-of-the-art
Notice bibliographique
Résumé
It is obvious that across Europe several, different approaches are applied for coastal and particularly erosion management, with economic assessment playing only a minor role. The Defra approach (including the point system) but also the OEEI guidelines (2000) could be a good starting point to introduce and develop more systematic and rigorous procedures to support the decision process. Balanced choices and accepted decisions can best be taken if all economic, ecological and social project impacts are taken into account. Integrated impact assessment and stakeholder participation will lead to more sustainable and satisfactory solutions. The choice of the extent of integrated assessment will depend on the information needs, the complexity of the decision and the available resources. The public carries costs of erosion basically, which may not be sustainable in the long term. Authorities and decision makers, entrepreneurs and initiators must be aware of the erosion (and flooding) risks. Then it will be possible to take the right priorities, procedures and distribution for funding and to internalise the erosion (flooding) costs appropriately. It is essential to monitor the economic impacts of completed projects during its lifetime and to review systematically the approaches and methods used for the valuation of economic, ecological and social impacts. Future climate change and sea level rise will increase the risk of erosion (and flooding) in Europe and appropriate measures for protection and defence have to be decided now. A more comprehensive and harmonised EU approach to Integrated Coastal Zone Management (ICZM) from centralised data collection (but understanding of the local natural processes), strategy and policy setting (holding the line vs. realignment, soft and hard engineering) to project planning, assessment and monitoring would be useful. This could start with a more efficient and coordinated exchange of data and experiences and the introduction of agreed procedures and instruments to support the making of sustainable decisions. The assessment methods presented in this report, Cost-Benefit analysis, Cost-Effectiveness analysis and Multi-Criteria analysis, constitute the main tools to evaluate and validate the spending of public funds on coastal erosion projects. The usefulness of these methods is demonstrated by the many examples included in this report.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».