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Enregistrement W2104682970 · doi:10.14796/jwmm.r208-13

Wetlands Management using GIS and Multi-Criteria Evaluation Tools

2002· article· en· W2104682970 sur OpenAlexaffvenue
K. Ponnambalam, N. Nirupama, H.D. Venema

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Land Suitability Analysis
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandGeographic information systemEnvironmental resource managementComputer scienceGeographyRemote sensingEnvironmental scienceEnvironmental planningEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Demonstrating a multi-criteria evaluation (MCE} decision-making tool using geographical information systems (GIS) is the main objective of this chapter. We use wetlands management as an example of the complex spatial decisionmakingprocessinvolvingtradeoffs. Wetlandsareanintegralpartofthewodd's ecology and, therefore, their management needs to be given high priority. However, due to man-made changes, especially with large-scale urban developments, many wetlands are now in a fragmented condition that is preferably avoided. Modern tecbnology, which includes remotely-sensed satellite data and GIS have excellent capabilities for studying and analysing the spatial issues regarding wetlands management. This chapter demonstrates the use of Fuzzy logic map overlays for MCE as an attractive alternative to weighted linear combination and Boolean map overlays commonly used in GIS analysis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,192 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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