Besoins psychosociaux d'hommes touchés par la démolition de leur domicile après les inondations majeures de 2019 en Chaudière-Appalaches - Turmel, Joanie (Université du Québec à Rimouski, 2025)
RÉSUMÉ : Les relocalisations de populations et les démolitions de bâtiments sont des moyens pour réduire les risques associés aux inondations, dont ceux pour la santé humaine. Au Québec, l’usage de ces mesures pourrait s’accroître avec les changements climatiques. En Chaudière-Appalaches, au moins 404 bâtiments ont été démolis à Sainte-Marie et 88 à Scott après les inondations de 2019. L’expérience de démolition de domiciles post-inondation est toutefois peu documentée au Québec et encore moins selon le point de vue des personnes touchées, particulièrement chez les hommes. Ce mémoire présente les résultats d’une étude ayant documenté cette expérience auprès de treize hommes propriétaires d’un domicile dans la MRC Nouvelle-Beauce à partir d'entretiens semi-dirigés (méthode photo-élicitation) et d’un groupe de discussion. Cette étude repose sur l’expérience clinique de l’étudiante-chercheuse qui a constaté la présence de détresse chez la population masculine touchée par ce phénomène et sur la littérature scientifique qui démontre une plus faible propension à l’usage de services psychosociaux et de santé chez les hommes. À partir d’une analyse thématique inspirée du cadre théorique « Psychological Processes That Influence Adaptation to and Coping With Climate Change » de Reser et Swim et d’une perspective écosystémique, quatre nouvelles phases ont été dégagées soient : l’inondation, les démarches administratives, la démolition et la relocalisation. Chacune est caractérisée par des besoins et des impacts psychosociaux systémiques, l’usage de stratégies adaptatives spécifiques et des moments critiques pour la santé et le bien-être des hommes. Les résultats suggèrent que des impacts et besoins individuels et collectifs peuvent se cumuler et se prolonger dans le temps comme des manifestations anxio-dépressives ou traumatiques, de la détresse, une désaffiliation sociale ainsi qu’une modification de projets de vie. Une réduction de l’exposition aux inondations et une augmentation du bien-être et de la sécurité ressortent également. La proactivité, les pensées axées sur l’autonomie et le recours au soutien informel sont apparues comme des stratégies aidantes comparativement au repli sur soi et au surinvestissement dans le travail. Les résultats permettent d’exposer des pistes de réflexion et d’action favorisant le bien-être des hommes et d’autres pertinentes pour le travail social. Parmi celles-ci se trouvent d’encourager les hommes touchés par la démolition de leur domicile post-inondation à s’investir dans leur nouveau milieu de vie pour favoriser son appropriation et sa personnalisation ainsi que des recommandations pour le travail social de prendre en compte le genre dans la compréhension des problèmes socioenvironnementaux. – Mot(s) clé(s) en français : Inondation, chez-soi, hommes, changements climatiques, travail social, désastre, besoins psychosociaux, adaptation, mesures d’atténuation du risque, événements météorologiques extrêmes. – ABSTRACT : Population relocation and building demolition are ways of reducing the risks associated with flooding, including those to human health. In Quebec, the use of these measures could increase with climate change. In Chaudière-Appalaches, at least 404 buildings were demolished in Sainte-Marie and 88 in Scott after the 2019 floods. However, the experience of post-flood home demolition is poorly documented in Quebec, and even less so from the perspective of those affected, specifically men. This memoir presents the results of a study that documented this experience with thirteen male homeowners in the Nouvelle-Beauce MRC using semi-directed interviews (photo-elicitation method) and a focus group. This study is based on the student-researcher's clinical experience of distress among the male population affected by this phenomenon, and on scientific literature demonstrating a lower propensity to use psychosocial and health services among men. Based on a thematic analysis inspired by the Reser and Swim’s theoretical framework, the Psychological Processes That Influence Adaptation to and Coping With Climate Change, and an ecosystem perspective, four new phases were identified: flooding, administrative procedures, demolition and relocation. Each is characterized by systemic psychosocial needs and impacts, the use of specific adaptive strategies and critical moments for men's health and well-being. The results suggest that individual and collective needs and impacts can accumulate and extend over time, such as anxio-depressive or traumatic manifestations, distress, social disaffiliation and changes in life plans. A reduction in exposure to flooding and an increase in well-being and safety also stand out. Proactivity, autonomy-oriented thinking and reliance on informal support emerged as helpful strategies compared to withdrawal and over-investment in work. The results provide food for thought and action to promote men's well-being, and others relevant to social work. These include encouraging men affected by the demolition of their post-flood home to get involved in their new living environment to promote its appropriation and personalization and taking gender into account in understanding socioenvironmental problems. – Mot(s) clé(s) en anglais : Flooding, home, men, climate change, social work, disaster, psychosocial needs, adaptation, risk mitigation measures, extreme weather events.

Modélisation locale et régionale du régime thermique des rivières. - Souaissi, Zina (Doctorat en sciences de l'eau, 2022)
La température extrême de l’eau influence de nombreuses propriétés physiques, chimiques et biologiques des rivières. l ’ évaluation de l ’ Une prédiction précise de la température de l’eau est importante pour impact environnemental. Dans ce cadre, différents modèles ont été utilisés pour estimer les températures de l ’ linéaires simp eau à différentes échelles spatiales et temporelles, allant des méthodes les pour déterminer l’incertitude à des modèles sophistiqués non linéaires. Cependant, cette variable primordiale n’a pas été traitée dans un contexte probabiliste (ou fréquentiste). Donc, l’estimation des évènements extrêmes thermiques à l’aide des approc hes d’analyse fréquentielle locale (AFL) est importante. Lors de l’estimation des extrêmes thermiques, il est crucial de tenir compte de la forme de la distribution de fréquences considérée. Dans la première partie de la thèse , nous nous concentrons sur la sélection de la distribution de probabilité la plus appropriée des températures des rivières. Le critère d critère d ’ ’ information d ’ Akaike (AIC) et le information bayésien (BIC) sont utilisés pour évaluer la qualité de l distributions statis ’ ajustement des tiques. La validation des distributions candidates appropriées est également effectuée en utilisant l ’ approche de diagramme de rapport des L obtenus montrent que la distribution de Weibull (W2) moments (MRD). Les résultats est celle qui semble s’ajuster le données provenant des stations de haute altitude, tandis que les mieux aux séries d’extrêmes provenant des stations situées dans les régions de basse altitude sont bien adaptées avec la distribution normale (N). Ceci correspond au premier article. L a ’ couverture spatiale des données de température des cours d ’ eau est limitée dans de nombreuses régions du monde. Pour cette raison, une analyse fréquentielle régionale (AFR) permettant d estimer les extrêmes de température des rivières sur des sites non jau gés ou mal surveillés est nécessaire. En général, l’AFR inclut deux étapes principales, la délimitation des régions homogènes (DRH) qui vise à déterminer les sites similaires, et l’estimation régionale (ER) qui transfère l’information depuis les sites déte rminés dans la première étape vers le site cible. Par conséquent, le modèle d’indice thermique (IT) est introduit dans le contexte d’AFR pour estimer les extrêmes du régime thermique. Cette méthode est analogue au modèle d ’ indice de crue (IF) largement uti lisé en hydrologie. Le modèle IT incorpore l’homogénéité de la distribution de fréquence appropriée pour chaque région, ce qui offre une plus grande flexibilité. Dans cette étude, le modèle IT est comparé avec la régression linéaire multiple (MLR). Les rés ultats indiquent que le modèle IT fournit la meilleure performance (Article 2) . Ensuite, l’approche d’analyse canonique des corrélations non linéaires (ACCNL) est intégrée dans la DRH, présentée dans le Chapitre 4 de ce manuscrit (Article 3). Elle permet de considérer la complexité des phénomènes thermiques dans l’étape de DRH. Par la suite, dans le but d’identifier des combinaisons (DRH-ER) plus prometteuses permettant une meilleure estimation, une étude comparative est réalisée. Les combinaisons considérées au niveau des deux étapes de la procédure de l’AFR sont des combinaisons linéaires, semi-linéaires et non linéaires. Les résultats montrent que la meilleure performance globale est présentée par la combinaison non linéaire ACCNL et le modèle additif généralisé (GAM). Finalement, des modèles non paramétriques tels que le foret aléatoire (RF), le boosting de gradient extrême (XGBoost) et le modèle régression multivariée par spline adaptative (MARS) sont introduits dans le contexte de l’AFR pour estimer les quantiles thermiques et les comparer aux quantiles estimés à l’aide du modèle semi-paramétrique GAM. Ces modèles sont combinés avec des approches linéaires et non linéaires dans l’étape DRH, telles que ACC et ACCNL, afin de déterminer leur potentiel prédictif. Les résultats indiquent que ACCNL+GAM est la meilleure, suivie par ACC+MARS. Ceci correspond à l’article 4. Extreme water temperatures have a significant impact on the physical, chemical, and biological properties of the rivers. Environmental impact assessment requires accurate predictions of water temperature. The models used to estimate water temperatures within this framework range from simple linear methods to more complex nonlinear models. However, w ater temperature has not been studied in a probabilistic manner. It is, therefore, essential to estimate extreme thermal events using local frequency analysis (LFA). An LFA aims to predict the frequency and amplitude of these events at a given gauged locat ion. In order to estimate quantiles, it is essential to consider the shape of the frequency distribution being considered. The first part of our study focuses on selecting the most appropriate probability distribution for river water temperatures. The Akai ke information criteria (AIC) and the Bayesian information criteria (BIC) are used to evaluate the goodness of fit of statistical distributions. An Lmoment ratio diagram (MRD) approach is also used to validate sui table candidate distributions. The results good fit for extremes data from the highindicate that the Weibull distribution (W2) provides a altitude stations, while the normal distribution (N) is most appropriate for lowaltitude stations. This corresponds to the first article. In many parts of the world, river temperature data are limited in terms of spatial coverage and size of the series. Therefore, it is necessary to perform a regional frequency analysis (RFA) to estimate river temperature extremes at ungauged or poorly monitored sites. Generall y, RFA involves two main steps: delineation of homogenous regions (DHR), which identifies similar sites, and regional estimation (RE), which transfers information from the identified sites to the target site. The thermal index (TI) model is introduced in t he context of RFA to estimate the extremes of the thermal regime. This method is analogous to the index flood (IF) model commonly used in hydrology. The TI model considers the homogeneity of the appropriate frequency distributions for each region, which pr ovides larger flexibility. This study compares the TI model with multiple linear regression (MLR) approach. Results indicate that the TI model leads to better performances (Article 2). Then, the nonlinear canonical correlations analysis (NLCCA) approach is integrated into the DHR, as presented in Chapter 4 of this manuscript (Article 3). It allows considering the complexity of the thermal phenomena in the DHR step. A comparative study is then conducted to identify more promising combinations (DHR RE), that RFA procedure, linear, semilead to best estimation results. In the two stages of the linear, and nonlinear combinations are considered. The results of this study indicate that the nonlinear combination of the NLCCA and the generalized additive model (GAM ) produces the best overall performances. Finally, nonparametric models such as random forest (RF), extreme gradient boosting (XGBoost), and multivariate adaptive regression splines (MARS) are introduced in the context of RFA in order to estimate thermal q uantiles and compare them to quantiles estimated using the semiparametric GAM model. The predictive potential of these models is determined by combining them with linear and nonlinear approaches, such as CCA and NLCCA, in the DHR step. The results indicat e that NLCCA+GAM is the best, followed by CCA+MARS. This corresponds to article 4.

Deep learning applications to climate change mitigation - Schmidt, Victor (2024)
Les changements climatiques sont un défi mondial imminent, dont les conséquences sont déjà observées. On sait que ces effets s’intensifieront, entraînant une augmentation de la fréquence et de la gravité des événements météorologiques extrêmes, une perturbation substantielle de la production alimentaire et le déplacement de dizaines de millions de personnes en raison de vagues de chaleur mortelles et de sécheresses. La question est donc : que peut-on y faire ? Dans cette thèse, nous faisons des changements climatiques notre objet central et explorons les voies par lesquelles la recherche en apprentissage profond peut contribuer à son atténuation. Un obstacle connu à des politiques climatiques ambitieuses est le manque de soutien et de demande populaires. Cela peut être attribué, en partie, aux causes et conséquences extrêmement complexes et imbriquées des changements climatiques. Une mauvaise conception courante est qu'ils affecteront principalement d’autres personnes que soi-même, des personnes éloignées dans le temps ou l’espace. Pour y remédier, la recherche a montré que présenter aux gens des \textit{images} authentiques, locales et pertinentes d'un concept les aide à mieux comprendre et appréhender ce qui est en jeu. Dans notre première contribution, nous explorons donc comment les récentes avancées en apprentissage profond pour la vision par ordinateur et les réseaux antagonistes génératifs peuvent être utilisées pour générer des images \textit{personnalisées} représentant les impacts du changement climatique. Notre objectif avec \textit{ClimateGAN} est de visualiser à quoi pourrait ressembler une inondation d’un mètre à n’importe quelle adresse, indépendamment de son risque réel d’inondation sous l’effet des changements climatiques. Cette approche vise à susciter l’empathie en rendant les impacts abstraits du changement climatique plus tangibles et personnalisés. En utilisant une image de Google Street View et en la traitant avec \textit{ClimateGAN}, nous générons des images d’inondation physiquement plausibles et visuellement réalistes basées sur l’adaptation de domaine à partir d’un environnement simulé, la prédiction de profondeur et la segmentation sémantique. Ce modèle a été déployé sur un site web dans le but de sensibiliser et d’engager l’action en faveur des changements climatiques. En plus d’aider les gens à mieux visualiser à quoi pourrait ressembler un avenir climatique hors de contrôle, nous étudions également dans cette thèse comment l’apprentissage profond peut améliorer les technologies existantes. Un domaine majeur de recherche dans cette direction est la recherche de nouveaux matériaux. Dans cette thèse, nous explorons plus particulièrement la prédiction des propriétés des matériaux comme moyen d’accélérer la découverte d'électro-catalyseurs, une famille de matériaux impliqués dans le stockage d’énergie à base d’hydrogène. Nous présentons deux contributions, \textit{PhAST} et \textit{FAENet}, qui se concentrent sur l’amélioration du compromis performance/scalabilité dans les réseaux de neurones géométriques de graphe (GNN). Avec \textit{PhAST}, nous introduisons un ensemble de méthodes pour adapter la procédure GNN classique–de la création du graphe d’entrée aux prédictions d’énergie et de forces de sortie–à la tâche spécifique de prédire l’énergie d’un système atomique adsorbant-catalyseur relaxé. Nous démontrons comment, en plus d’améliorer les performances, ces modifications améliorent l’efficacité et permettent un entraînement compétitif des GNN dans des environnements CPU. Dans \textit{FAENet}, nous présentons un nouveau GNN efficace pour les prédictions équivariantes E(3). En particulier, nous transposons la charge de l’équivarience sur la représentation des données afin de réduire les contraintes sur le modèle lui-même. Cette approche nous permet d’introduire une nouvelle architecture légère et expressive visant à faire des prédictions meilleures et plus rapides de diverses propriétés des matériaux. Enfin, nous examinons de manière critique notre propre domaine et discutons des impacts environnementaux associés aux technologies de l’IA. Nous nous penchons sur la façon dont les praticiens peuvent estimer leurs émissions de carbone, quelles mesures ils peuvent prendre aujourd’hui pour les réduire, et quelles autres étapes sont nécessaires pour des déclarations et responsabilités environnementales plus précises.

Développement et analyse d'une méthode de cartographie de la submersion côtière dans l'estuaire et le golfe du Saint-Laurent, Qc - Didier, David (Université du Québec à Rimouski, 2020)
RÉSUMÉ: Les événements de submersion sont en augmentation sur les côtes du fleuve Saint-Laurent en raison des tempêtes, de la hausse du niveau marin et de la diminution de la glace de mer. À ce jour, le Québec ne possède pas de zonage de la submersion. Dans le cadre de cette thèse, une approche de cartographie de la submersion est développée en intégrant les vagues, les niveaux d'eau et la morphologie des plages de l'estuaire et du golfe du Saint-Laurent (EGSL). Deux types d'approches cartographiques ont été comparés : la simulation empirique qui projette un niveau total statique sur le territoire (niveau d'eau observé + effet des vagues sur la côte, le jet de rive ou runup), et le modèle numérique XBeach en mode surfbeat. Ces deux approches nécessitent une surface topo-bathymétrique précise et actualisée de la plage. Grâce au développement d'un réseau de suivi des plages par vidéo, nous évaluons dans un premier temps l'efficacité d'une méthode de topographie intertidale par vidéo par rapport à des levés LiDAR terrestres, et améliorons sa performance en intégrant les niveaux d'eau près de la plage au module d'élévation des lignes d'eau. Ce projet a permis la création de surfaces topographiques à précision centimétrique comparable au LiDAR et d'y extraire des paramètres morphologiques, comme la pente de la plage, nécessaire aux modèles empiriques de niveaux d'eau. La capacité des deux approches de cartographie à simuler la submersion du 6 décembre 2010 au Bas-Saint-Laurent a ensuite été analysée en comparant les surfaces inondées. La correspondance spatiale entre les simulations et les observations de submersion a été évaluée. Il en ressort que malgré la complexité du modèle XBeach et une légère surprédiction du modèle empirique (36%), les surfaces submergées obtenues par les deux approches sont similaires et correctement prédites à hauteur de 66-78%. Dans le cadre d'une troisième étude, XBeach a également été utilisé dans la baie des Chaleurs pour évaluer l'impact d'un événement extrême pour l'horizon 2100 sur l'aléa de submersion. Les simulations montrent que les débordements côtiers ont été engendrés par des vagues de relativement faible amplitude à la côte (Hs < 1 m) et que malgré des profondeurs d'eau avoisinant 1,2 m, des vitesses de courants élevées se sont produites dans les espaces urbanisés (U > 2 m/s). L'analyse de la cartographie de la submersion à Maria suggère qu'en 2100, l'impact de la hausse du niveau marin sur les communautés riveraines du Saint-Laurent pourrait provoquer des submersions plus vastes avec des profondeurs d'eau et vitesses de courants plus élevées, ce qui pourraient intensifier l'aléa auquel fait face la population. Même si les simulations numériques permettent de comprendre comment les phénomènes physiques engendrent la submersion, l'intérêt de la méthode statique réside dans sa rapidité d'application, mais son efficacité est fonction de la validité et l'applicabilité des modèles empiriques de runup utilisés. Ainsi, le dernier volet de la thèse porte sur le paramétrage d'un modèle empirique de runup adapté à l'EGSL. L'observation du runup (et de ses composantes moyenne et haute fréquence, le setup et le swash) par vidéo réalisée sur 5 plages couvre un large spectre de paramètres environnementaux et de types de côte sur une période de 3 ans. Des analyses de corrélation entre les niveaux d'eau à la côte et les caractéristiques de vagues au large et la pente de plage ont été réalisées. Les résultats montrent que l'influence des paramètres hydrodynamiques sur le runup, setup, et swash est paramétrée de façon similaire. Le rôle de la morphologie de la plage sur le setup est par ailleurs paramétré par une fonction inverse de la pente, alors que le swash est fonction de la racine carrée de la pente. Avec une erreur moyenne de 23 cm et un biais de 2 cm, l'équation de runup proposée offre un fort potentiel d'estimation des niveaux d'eau totaux sur les environnements côtiers diversifiés à fetch limité. Les résultats de la thèse montrent qu'il apparaît pertinent d'utiliser une approche statique p ur identifier les zones les plus vulnérables à la submersion, en autant que l'équation utilisée soit validée sur le type d'environnement en question. En combinant cette approche à des modélisations numériques en zones à forte concentration d'enjeux, il sera possible d'instaurer un premier zonage de la submersion au Québec. – Mot(s) clé(s) en français : Cartographie de la submersion, Runup, Topographie par vidéo, Vagues infragravitaires, XBeach. – ABSTRACT: Coastal flood events are increasing on the shores of the St. Lawrence River due to storms, rising sea levels and decreasing sea ice. To date, the province of Québec does not have a coastal flood mapping guideline. In this thesis, a coastal flood mapping approach is developed by integrating waves, water levels and beach morphology of the Estuary and Gulf of St. Lawrence (EGSL). Two types of cartographic approaches were compared: the empirical simulation that projects a static total level overland (observed water level + wave effect on the coast, known as wave runup), and the numerical model XBeach in surfbeat mode. These two approaches require a precise and updated topo-bathymetric surface of the beach. Through the development of a shore-based video monitoring network, we first evaluate the effectiveness of a video intertidal topography method against terrestrial LiDAR surveys, and improve its performance by integrating water levels near the beach as a proxy to beach contour elevetion. This project enabled the creation of centimeter-scale topographic surfaces comparable to LiDAR and the extraction of morphological parameters, such as the beach slope, necessary for empirical runup models. The ability of both mapping approaches to simulate the flood of December 6, 2010 in Bas-Saint-Laurent was analyzed by comparing flooded areas. Spatial correspondence between simulations and the observed flood extent was evaluated. Despite the complexity of XBeach and a slight over-prediction of the empirical model (36%), the flooded areas obtained by the two approaches are similar and correctly predicted by 66-78%. In a third study, XBeach was also used in the Chaleur Bay to assess the impact of an extreme event for the 2100 horizon on coastal flood hazards. The simulations show that the overland flow was generated by waves of relatively low amplitude at the coast (Hs <1 m) and that despite water depths close to 1.2 m, high current velocities occurred in the urbanized areas (U> 2 m/s). The analysis of the flood maps in Maria suggests that by 2100, the impact of sea level rise on coastal communities in the St. Lawrence could lead to larger flooded areas, with deeper water depths and higher flow velocity, intensifying the risk to the population. Although numerical simulations offer an understanding of the physical phenomena that cause coastal flooding, the interest of the static method lies in its convenience, but its effectiveness depends on the validity of the empirical runup models employed. Thus, the last part of the thesis deals with the parameterization of an empirical runup model in the EGSL. Video-based wave runup observations (and of its mean and high frequency components, setup and swash, respectively) on 5 beaches was carried out on a broad spectrum of environmental parameters and coast type over a period of 3 years. Correlation analyzes between coastal water levels (runup, setup, and swash) and offshore wave characteristics and beach slope were performed. The results show that the influence of the hydrodynamic parameters on wave runup, setup, and swash is similarly parameterized. The role of the morphology of the range on the setup is however parameterized by an inverse function of the slope, while the swash is a function of the square root of the slope. With an average error of 23 cm and a 2 cm bias, the original runup equation offers a high potential for estimating total water levels over diverse fetch-limited coastal environments. This thesis shows that it seems appropriate to use a static approach to identify the areas most vulnerable to coastal flooding, as long as the equation used is validated on the specific coastal environment. By combining this approach with numerical modeling in coastal hotspots with multiple issues at stake, it will be possible to introduce a first coasta flood zoning in the province of Québec. – Mot(s) clé(s) en anglais : Coastal flooding, Runup, Video-derived topography, Infragravity waves, XBeach.

Quel regard porter sur le travail social à l’ère des changements climatiques? : le cas des inondations (2017-2019) au Québec - Hamelin, Marilou (2021)
Les changements climatiques anthropogéniques posent des défis énormes pour toutes les sociétés humaines. Ces défis majeurs mettront à l’épreuve les capacités d’adaptation des États et de ses institutions et des communautés partout dans le monde et devront se résoudre par un élan de solidarité humaine afin d’en atténuer les conséquences. Le Canada connaît déjà un réchauffement climatique important. Le pays a d’ailleurs récemment été touché par des événements climatiques extrêmes : des canicules, des feux de forêt, une sécheresse anormale et des inondations dont l’intensité est prévue d’augmenter avec les changements climatiques anthropogéniques. La province du Québec a quant à elle été touchée par de fortes inondations entre 2017 et 2019. L’objectif principal de la présente étude vise à discuter la manière dont le paradigme écosocial peut faire évoluer le travail social en tant que champ de savoir et d’intervention dans un contexte de changements climatiques. Cette étude s’est appuyée sur des données issues de groupes focus réalisés avec des intervenants suite aux inondations survenues au Québec (2017-2019). Notre analyse vise les interventions réalisées en contexte d’inondations, dans le sud de la province, mise en œuvre par le système de santé. Les données ont été collectées lors d’entrevues de groupe réalisées avec des intervenants psychosociaux et des gestionnaires de CI(U)SSS au courant des mois d’octobre et de novembre 2019. Les thèmes suivants ont émergé des analyses: les caractéristiques des inondations de 2019, les divergences d’opinions vis-à-vis des changements climatiques, l’aide et le soutien apportés durant les inondations et la participation citoyenne. J’insisterai également sur l’exacerbation possible des inégalités sociales dans ce contexte. D’autres thèmes se sont également révélés importants : l’engagement des intervenants psychosociaux, la participation et la décentralisation des décisions politiques. Enfin, mes réflexions porteront sur les conséquences sociales qu’entrainent les inondations et sur les types de pratiques sociales qui s’avèrent pertinentes à l’ère des changements climatiques et dans un contexte d’urgence.