The impacts of formative system on the landslides of Iran
Notice bibliographique
Résumé
Landslide is one of the most challenging disasters on the earth, which is believed to cause other natural catastrophic incidents.Normally, in studying landslide we investigate different influencing factors such as gender land, atmospheric rainfall, gradients' change, earthquake, volcanic eruption, subterranean water vibration, and human causes in the form of different models.These facts are blamed as the main share in appearing this phenomenon.However, correlative and sufficient condition for genesis such a phenomenon is historical base of lands' bed, which needs specific formative process.There are several studies focused on distribution and dispersion of slides and their reasons.In this paper, we investigate the behavior of landslide and its effects on instigating instabilities.The preliminary results indicate that distribution of this phenomenon is associated with climate from a side and historical formative process on the other side.The weather condition of Iran is divided into four groups of cold, hot, humid and humid hot hole.Every region has its own special geomorphic properties and either directly or indirectly affects on landslide occurrence.In order to study this effect, we use Arc GIS 9.3 software dispersal map of Iran's main landslides and formative systems on the other side and by local analyzing these two collections are evaluated based on their vicinity relationship using localstatistical techniques.Results of this research shows that the main part of this landslide occurs in cold hole and humid hole and only about 8 percent are happens in hot holl.In addition, density of landslides are more in thermodynamic bound of cold and hot hole as well as cold and humid hole.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».