Application of Indigenous Knowledge to Flood Prevention and Management
Notice bibliographique
Résumé
In the last three decades, flooding has become a nightmare associated with rainfall in all the continents of the world, as it records heavy casualties everywhere and each time it occurred. Flooding is now a big and seemingly unstoppable environmental threat to rural and urban settlements, in both developed and developing countries, regardless of their topographic traits (mountainous or lowland) and locations (coastal or landlocked). It is no longer limited to coastal communities, such as Vancouver, Bangkok and Manila or Lagos, Port-Harcourt, Warri, Sapele, Calabar, and Yenagoa in Nigeria, as many residents of landlocked cities, towns, and villages have been killed and properties destroyed by flash flood. Flooding has significantly impacted peoples’ housing, transportation, electricity, water and sanitation infrastructure, food and livelihood security. Engineering measures to address the effects of flooding through the provision of hydraulic structures seem inadequate. Indigenous knowledge (IK) has been practiced in rural communities over time to address disasters and it has been found to be effective in the protection of the lives and properties of the people and communities. This paper examines the application of indigenous knowledge to flood control and management in urban and rural communities in different parts of the world. It reviews the traditional rain prediction and flood control mechanisms as well as the coping and adaptation strategies practiced in the communities as reflected in their IK. The paper argues that it is imperative to augment western flood control practices with indigenous lood prediction and management skills to achieve sustainable flood prevention and control. Key words: Indigenous knowledge, flooding, communities, flood management, livelihood security.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».