Flood risk and land-use governance in Quebec, Canada: Fifty years of crises and institutional reform
Notice bibliographique
Résumé
Over the past fifty years, Quebec’s flood risk governance has undergone successive reforms driven by major disasters, from the floods of 1974 and 1976 to those of 2017 and 2019. Drawing on legislative archives, policy documents, cartographic records, and media sources, this paper reconstructs how these critical junctures reshaped institutions, from the first Canada-Quebec floodplain agreements to the recent transitional regime and forthcoming third-generation maps. Using a historical institutionalist framework combined with insights from political ecology, we examine how crises have acted as catalysts for reform while also reinforcing path dependencies. Early hazard-based approaches focused on probabilistic mapping and infrastructure defence, while later initiatives introduced land-use restrictions, standardized cartographic methods, and eventually risk-based models integrating hazard, exposure, and vulnerability. Recent reforms further expand this scope to include adaptation and river mobility, supported by high-resolution LiDAR mapping and watershed-scale planning. Yet major challenges persist, including regulatory rigidity, tensions between provincial norms and local contexts, and uneven attention to social vulnerability, even if ongoing reforms begin to address some of these gaps. Through a political ecology lens, these shifts reveal how regulatory change intersects with power, equity, and knowledge: who defines risk, whose expertise prevails, and how costs and restrictions are distributed across territories. Quebec’s evolving trajectory highlights both the opportunities and limits of event-driven reform while disasters accelerate innovation, they can also entrench uneven governance outcomes. By situating Quebec within broader debates on adaptive risk governance and resilience, this study offers transferable lessons for jurisdictions facing climate-induced flood risk.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».