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Enregistrement W2524713691 · doi:10.2495/safe-v6-n3-508-517

Flood damage assessment in a GIS – case study for annotto bay, Jamaica

2016· article· en· W2524713691 sur OpenAlexvenueno aff
Hanne Glas, Samuel Van Ackere, Greet Deruyter, Philippe De Maeyer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayFlood mythEnvironmental scienceGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural hazards do not only affect millions of people, but also cause material damages up to 300 billion USD per year worldwide.The SIDS (Small Island Developing States) are characterized by an extremely high vulnerability to these hazards, due to their low-lying, densely populated cities and their fragile economy.To limit the consequences of these hazards, technocratic interventions do not suffice.Therefore, new approaches that focus on flood risk management are developed.In this context, Annotto Bay, Jamaica, was chosen as a case study area to perform a flood damage assessment.In this study, a flood damage map was created for the 2001 flood caused by Tropical Storm Michelle.This map focuses on three types of damage: building, road and crop damage.The first type was calculated using the exact GPS locations of the buildings, as well as average replacement values for each building type and flood damage functions.The total building damage was then combined per land-use polygon to have an orderly visual view of the damage spread.Furthermore, the road damage was calculated, based on a road network extracted from satellite imagery.In a next step, as buildings are mostly located in proximity of roads, buffers were created around the road network, resulting in a more accurate visual view of the building damage spread.Then the crop damage was calculated based on maximum damage values for banana plantains and other crops, combined with the crop damage functions.The final result is a total damage map, visualizing the location of high risk areas with a high accuracy.Additionally, the total calculated damage was compared to the actual damage caused by the 2001 flood.This comparison shows promising results.

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)0,001
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 enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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