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Enregistrement W2022335641 · doi:10.1080/10095020.2012.715855

Water erosion risk mapping using derived parameters from digital elevation model and remotely sensed data

2012· article· en· W2022335641 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueGeo-spatial Information Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésDigital elevation modelRemote sensingElevation (ballistics)ErosionEnvironmental scienceLand coverWater erosionVegetation (pathology)Vegetation coverDigital dataHydrology (agriculture)TerrainCartographyComputer scienceLand useGeologyGeographyGeomorphologyCivil engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to map the areas exposed to water erosion risks in the High Atlas Mountains of Morocco around the Hassan-I dam. The methodology is based on the analysis of the water power index (WPI) as a hydrological parameter, the vegetation cover, and the litho-logical units. The WPI was derived from a Digital Elevation Model (DEM) and the litho-logical units and vegetation cover were derived from Advanced Land Imager sensor on the Earth Observing-1 satellite platform. The image was corrected from radiometric and atmospheric effects, and geometrically rectified using a DEM and grounds control points. These variables were integrated in a Geographical Information Systems environment, and Multi-Criteria Analyses were used to derive the water erosion risks map pointing out the most exposed areas requiring the implementation of suitable conservation measures. The validation of the obtained results shows the simplicity and the potential of this approach for water erosion risks mapping.

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.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,008
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,161 · 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