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Enregistrement W1978518183 · doi:10.5539/jgg.v3n1p77

Managing Land Use Transformation and Land Surface Temperature Change in Anyigba Town, Kogi State, Nigeria

2011· article· en· W1978518183 sur OpenAlexvenueno aff
Ifatimehin Olarewaju Oluseyi, Musa Salihu Danlami, Adeyemi John Olusegun

Notice bibliographique

RevueJournal of Geography and Geology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVegetation (pathology)Land useWetlandClimate changeLand use, land-use change and forestryGeographyEnvironmental sciencePhysical geographyUrban climateUrban heat islandUrbanizationRemote sensingEnvironmental protectionHydrology (agriculture)EcologyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The uncontrolled urban growth in cities comes with unattending alteration in the urban environmental system. This alteration as land use types change is most responsible for some of the problems witnessed in urban town such as the variation in land surface temperatures over time. This study used Remote sensing and GIS techniques to identify, mark and measure the extent of the various land uses from the Landsat TM image of 1995 and Landsat ETM+ image of 2006. The study revealed that the spatial and temporal changes in the land uses have greatly influenced the increase in the land surface temperature of each of the identified land uses. As vacant land and built-up area increased by 3.28 ha/yr and 78.34 ha/yr so did their land surface temperature increased by 0.083oC/yr. While vegetation and water and wetland vegetation decreased, their respective land surface temperature increased by 0.075oC/yr and 0.083oC/yr. This increase in land surface temperature of the study area within the period of study suggest that the rise in temperature of the various land uses may encourage environmental problems associated with local climate change as heat waves and mosquito infestations which can cause human discomfort as its been witnessed today in Anyigba. Proper checks on the development and conversion of land uses, urban forestry and adequate planning if employed may help in managing this occurence from agravating other environmental problems associated with land uses change and climate change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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