Flood Risk Assessment of Residential Neighbourhoods in Calabar Metropolis, Cross River State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
<p class="1Body">The study is aimed at examining the vulnerability of some residential neighbourhoods in Calabar to the menace of flooding with a view to determining residential areas of high, medium and low flood risk. Two hypotheses were formulated such as: there is no significant relationship between the magnitude of flood, and the vulnerability of residential neighbourhoods and the elements-at-risk to flood in residential neighbourhoods in Calabar do not vary significantly according to the topography of the area. The major primary data were obtained from the metric measurement of the coverage of flood and the assessment of the numerical value of the residential buildings considered vulnerable to flood within the areas measured. Secondary data were also obtained from the collection of both published and unpublished materials and data on flooded buildings and displaced persons were also obtained from the State Emergency Management Agency (SEMA), Calabar. The data were analyzed using descriptive statistics and hypotheses tested using the regression coefficient of the least square method and scatter grams for prediction. The results of the hypotheses were found to be significant as the magnitude of flood determined the vulnerability of some residential neighbourhoods. Vulnerability was found to be higher in low lying residential neighbourhoods. The study, however, recommends among others, planned and autonomous adaptation responses, flood plain zoning to urban agriculture, landscaping and recreational uses. Proper channelization of Calabar urban drainage system, stringent flood control legislation, and development control measures should be enforced so as to discourage people from building on or near flood-prone areas of Calabar.</p>
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».