Notice bibliographique
Résumé
The city of Toronto has experienced many major floods over the past century: the flood following hurricane Hazel in October 15, 1954, the August 27, 1976 floods, the August 19, 2005, and the flooding of July 8, 2013. During the latest flooding, some parts of the City of Toronto received over 120 mm of rain, while the monthly average for Toronto is 74.4 mm. The impact was felt as 300,000 residents were affected by power outages. Other serious disruptions included flight cancellations, subway and other transportation closures. It was the most expensive disaster for the province of Ontario. According to the Insurance Bureau of Canada, the damage of the insured properties exceeded $850 million. This event renewed a debate on a number of issues, such as decaying infrastructure, insufficient flood management, and inadequate standards. Don River, the main river crossing the city, is wide but not deep enough, which together with sedimentation contributes to frequent flooding of surrounding areas. In addition, natural creeks have been buried in sewer pipes, thus losing the natural waterways towards the lake Ontario and forcing existing rivers and creeks to overflow their banks. While floodplain maps are generally available, the estimation of flood risk maps based on population, economic development, and critical infrastructure will enhance city's flood mitigation and preparedness planning. In this paper, we present an approach for determining spatial flood risk index map based on population vulnerabilities and terrain morphological characteristics using a geographic information system.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».