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Enregistrement W2592174140 · doi:10.5935/2177-4560.20120009

Morphometric factors as conditioning variables in the occurrence of floods in the Serafim Stream basin, subbasin of the Paraibuna River, Juiz de Fora, MG

2012· article· en· W2592174140 sur OpenAlexaff
Raquel Callegario Zacchi, Maola Monique Faria, Elaine Santiago Ferreira

Notice bibliographique

RevueBoletim do Observatório Ambiental Alberto Ribeiro Lamego · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater and Watershed Analysis
Établissements canadiensCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des Laurentides
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrainage basinStructural basinGeographyGeologyHumanitiesHydrology (agriculture)GeomorphologyWater resource managementEnvironmental scienceCartographyArtGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As they encourage the monitoring of natural changes introduced by man such as soil use and occupation, basins should be considered as planning units because they allow for the monitoring of their activities in order to preserve natural resources. This study aims to characterize the watershed of the Serafim Stream, subbasin of the Paraibuna River, located in Juiz de Fora, MG, regarding its morphometric features. To do this, it was necessary to limit the basin area inserted in the map by IBGE (Juiz de Fora SF - 23 - X - D - IV - 1, scale 1:50,000). The basin has an area of 39.8 km2, drainage order equal to five and guidance to the northeast. The drainage pattern has been classified as dendritic, indicating average drainage capacity. Through the correlation between the morphometric factors, it can be stated that the basin has a median susceptibility to flooding.

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 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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