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Record W7065984053

Gestion des inondations fluviales à Sussex et Sussex Corner, Nouveau-Brunswick : une approche par le risque

2021· other· fr· W7065984053 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicFlood Risk Assessment and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWestern europePopulationStatistical analysisEuropean population
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les changements climatiques à venir induiront vraisemblablement une augmentation des inondations dans le sud du Nouveau-Brunswick et les coûts qui y sont associés, de même que les conséquences traumatiques sur les individus qui les subissent. Le risque se manifeste lorsqu’il y a une inondation (aléa), des éléments exposés et une population touchée (vulnérabilité) par cet aléa. Ce mémoire explore l’approche par le risque, en considérant autant les dimensions physique et humaine du phénomène afin de produire une analyse plus réaliste et adéquate du risque. Pour ce faire, l’exposition a été conjuguée à la vulnérabilité, laquelle a été abordée de manière multidimensionelle, c’est-à-dire à travers la prise en compte des aspects socio-économiques, structurels (du bâtiment) et individuels. Tous ces éléments ont été combinés dans une analyse multi-critère afin d’élaborer un indice global du risque visualisable à l’échelle du bâtiment. L’importance relative des indicateurs a été déterminée à l’aide d’un processus participatif impliquant des experts dans le domaine de la sécurité civile et des inondations à l’échelle locale et nationale. La zone étudiée concerne Sussex et Sussex Corner, deux petites communautés fortement touchées par les inondations particulièrement depuis 10 ans. Une attention particulière a été accordée à la vulnérabilité individuelle, incluant la perception et la préparation face au risque d’inondation. Ces aspects ont été étudiés directement avec les populations locales à l’aide d’un questionnaire. Les analyses qualitative et quantitative des réponses obtenues ont permis de mieux comprendre les enjeux de perception et de préparation des populations exposées aux inondations. Ces données devraient permettre d’améliorer d’une part, la communication du risque entre les autorités concernées et les populations exposées et, d’autre part, favoriser la mise en place de mesures adaptées et ainsi accentuer une gestion participative de type ascendante. L’intégration des données dans un système d’information géographique permet de visualiser et spatialiser le risque, mais aussi chacune de ses composantes. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : inondation, risque, vulnérabilité, perception, approche participative, Nouveau-Brunswick

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.178
Threshold uncertainty score0.358

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.207
Teacher spread0.194 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
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