Notice bibliographique
Résumé
Introduction Of the various types of natural hazards to which human settlements are exposed, flooding affects the greatest number of people worldwide (Jonkman 2005). The Millennium Ecosystem Assessment suggests as many as 2 billion people worldwide may live in areas exposed to flooding risk (Millennium Ecosystem Assessment 2005). The vast majority of the world’s nations – an estimated 85 per cent – have experienced significant flood events in recent decades (Bakker 2009). Like droughts and extreme storms, floods are inherent, regularly occurring outcomes of climatic processes. In some regions, flooding is an annual risk because of high seasonal variability in precipitation. In others, floods occur irregularly. The size and scale of the human impacts of extreme floods can be tremendous. There are the immediate risks of death from drowning or injury from flowing debris, outbreaks of waterborne and insect-borne diseases generated by standing waters, and the longer-term mental health effects of experiencing such a crisis (Ohl 2000, Ahern et al. 2005). Housing, businesses, and critical infrastructure may be destroyed or damaged, creating enormous financial costs and requiring much time and effort to repair and replace. Yet, while floodplains are inherently hazardous, they also tend to make especially suitable locations for human settlements, providing easy access to fertile soils, potable water, hydraulic flow for irrigation and powering turbines, and the potential to transport goods and people by boat. Researchers estimate floodplains provide more than a quarter of all ecosystem services consumed by humans, despite representing a small fraction of the Earth’s surface (Tockner and Stanford 2002). It is therefore not surprising that human population numbers continue to rise in many of the world’s most flood-prone river valleys and deltas despite the risks.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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 ».