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Enregistrement W2088974498 · doi:10.5539/esr.v1n1p114

Geomorphic Evaluation of Valley of Flower Region Bhyunder Ganga Catchment, Chamoli District, Uttarakhand Using: Remote Sensing & GIS Technology

2012· article· en· W2088974498 sur OpenAlexvenueno aff
Khanduri Kamlesh, Avtar Singh, Singh Prabhbir, Tiwari Kuldeep

Notice bibliographique

RevueEarth Science Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater and Watershed Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandformDigital elevation modelShuttle Radar Topography MissionDrainage basinThematic mapDrainage densityLand coverAdvanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection RadiometerHydrology (agriculture)GeologyRemote sensingGeographic information systemTopographic map (neuroanatomy)Land usePhysical geographyGeomorphologyGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geomorphology is the science of evolution of landforms in terms of its lithology, structures, basin geometry and other morphometric factors. In this small study, various gemorphological parameters are covering the Bhyunder Ganga Catchment. The main object is to map the land system into further various Landform unit and features through geomorphic approach in Bhyunder Ganga Catchment. Geomorphologic maps were prepared using Satellite images (Landsat ETM+, TM, MSS, ASTER, SRTM) and digital SOI topographic sheet of the region; this was further updated during post field work. Digital Elevation Model (DEM) generation based on topographical sheet was prepared for creating relief map, slope map, aspect map and 3D visualization in addition to drainage map with the help of topographical sheets, the generation of various thematic layers has also been developed. Land Use/Cover over the study area has been analyzed for the time periods of 2008 .The major proportion in land use is the snow cover (53.20%). Other landuse are barren land (22%), dense forest, open forest, built up and water bodies occupy only 24.8% area of catchment. Various theme maps (erosion intensity, LST) were generated for GIS study analysis is done to analyze the instability and morphology of the catchment area.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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