Assessing the vulnerability of the Mississippi Gulf Coast to coastal storms using an on-line GIS-based Coastal Risk Atlas
Notice bibliographique
Résumé
Natural disaster losses in the U.S. have been estimated to be between $10 billion and $50 billion annually, with an average cost from a single major disaster estimated at approximately $500 million. One of the primary factors contributing to the rise in disaster losses is the steady increase in the population of high-risk areas, such as coastal areas. The population in coastal counties represents more than half of the U.S. population, but occupies only about one-quarter of the total land area. Coastal areas are particularly susceptible to the catastrophic impacts of hazards. Between 1992 and 1997, nearly three-quarters of the federally declared disasters in the U.S. occurred in coastal states or territories (Ward and Main, 1998). Efforts to mitigate the effects of coastal hazards can be complicated by insufficient information concerning coastal vulnerability. Vulnerability factors include the geologic nature of the coast, the patterns and characteristics of the built environment, and socio-economic conditions. Providing a better understanding of these factors to allow communities to undertake the most appropriate mitigation strategies provides the rational for developing the Coastal Risk Atlas (CRA). The CRA is under development by the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) National Coastal Data Development Center (NCDDC) in collaboration with the NOAA Coastal Services Center (CSC). Its purpose is to deliver an on-line risk/vulnerability atlas for the coastal U.S. using NCDDC information technologies (Stinus et al., 2002) and methodologies proven by the CSC. The project has been initially implemented in two pilot areas, the Mississippi Gulf Coast and Northeast Florida. Based on success and lessons learned, it will be expanded to a larger coastal region, and eventually nationwide. This phased approach enables identification and resolution of technical issues, better identification of necessary data, and determining data inadequacies that could drive future data collection and coastal research initiatives. This paper documents the development of the CRA and its application in the pilot areas.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».