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Enregistrement W7117539757 · doi:10.1016/j.envsci.2025.104304

A diagnostic framework for integrated flood risk governance: Conceptual foundations and insights from Lagos and Accra

2025· article· en· W7117539757 sur OpenAlexaff
Olasunkanmi Habeeb Okunola, Daniel Adeoluwa Adeniyi, Himanshu Shekhar, S.E. Werners

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesDeutscher Akademischer AustauschdienstAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésFlood mythCorporate governanceRisk governanceFlood risk assessmentStakeholderStakeholder engagementPrivate sector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amid escalating urban flood risks driven by climate change and poorly managed urban growth, there is growing recognition of the need to strengthen and integrate flood risk governance systems. However, existing governance arrangements in many cities remain fragmented, siloed, and inadequately inclusive. This paper addresses a critical gap in the literature by proposing and applying an Integrated Flood Risk Governance framework that systematically assesses governance integration through three interrelated dimensions: institutional interaction, actor relationships, and policy mixes. Drawing on policy document analysis and in-depth interviews, the study explores the applicability of the Integrated Flood Risk Governance framework in two high-risk urban settings: Lagos, Nigeria, and Accra, Ghana. The findings reveal that although integration is emphasized in formal policies, practical implementation is hampered by highly centralized governance structures, limited stakeholder participation, and weak coordination mechanisms. In both cities, the private sector remains marginally involved, and policy coherence is often undermined by poor enforcement and funding constraints. This study demonstrates the utility of the Integrated Flood Risk Governance framework in diagnosing governance fragmentation and highlights the need for more inclusive, adaptive, and participatory approaches to flood risk governance. • Introduces the IFRG framework to assess integration in flood risk governance across key governance dimensions. • Applies IFRG to Lagos and Accra to evaluate governance performance in flood-prone urban settings. • Identifies gaps in coordination, stakeholder inclusion, and policy coherence in urban flood governance. • Shows limited community engagement and private sector involvement in both cities. • Offers a transferable tool to improve urban flood governance in climate-vulnerable contexts.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0030,017
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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