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Enregistrement W2599413772 · doi:10.5539/jsd.v10n2p45

Environmental Vulnerability by Floods and Occupation of Permanent Preservation Area: An Approach about Three Cities of Midwest of Brazil

2017· article· en· W2599413772 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGeography and Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)Square (algebra)GeographyFlooding (psychology)Residential areaBuilt-up areaUrban areaVulnerability assessmentPhysical geographyLand useSocioeconomicsEnvironmental protectionEcologyMathematicsCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to identify the areas of environmental vulnerability by flooding in urban areas of the municipalities of Barra dos Garças - MT, Pontal do Araguaia - MT and Aragarças - GO; and demarcate the occupations in permanent preservation areas (PPAs) in the study area. The methodology uses variables such as time series of maximum quotas of the Araguaia River, from 1968 to 2014, the frequency of those floods, as well as the local level curves. From the junction of these data, it was stipulated the levels of environmental vulnerability by floods in five levels: very high, high, medium, low and very low. The results indicate that areas with very high vulnerability correspond to approximately 1,58 square kilometers which equals to 0.5% of the total area studied; the high vulnerability areas, have only 3.19 square kilometers, corresponding to 1% of the area; the medium vulnerability areas have 7.66 square kilometers, which corresponds to 2.41% of the area; low vulnerability areas, have 11.18 square kilometers of extension relating to 3.52% of the area; and finally the remainder of the study area was characterized as very low vulnerability. After this mapping, it was found by satellite imaging from Google earth software dated 2014, the main occupations in PPAs. The main uses and occupations refer to human activities related to tourism, as well as commercial, residential and industrial buildings. It was found that it is of salutary importance that the Government enforces the fulfillment of the restrictions set out in the Forest Code, preventing that more occupations occur in PPAs and areas subject to flooding. Moreover, the mapping of areas of flooding is also a tool for future public policies that aim to guide the recommended areas to urban expansion, as well as ordering the use and occupation of land by developing zoning.

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.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,213 · 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