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Enregistrement W2603933567 · doi:10.2495/sdp-v12-n7-1203-1214

Shoreline changes analysis in Kuwaru coastal area, Yogyakarta, Indonesia: An application of the Digital Shoreline Analysis System (DSAS)

2017· article· en· W2603933567 sur OpenAlexvenueno aff
Bachtiar W. Mutaqin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShoreGeologyOceanographyEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last 20 years, Kuwaru coastal area has been under constant threat from both physical and nonphysical processes.Such threat is exacerbated by the fact that this coastal area is mainly composed of loose sediment materials that are easily eroded and re-deposited as a response to disturbance.One of the threats is shoreline change.This research aims to analyze the shoreline change in Kuwaru coastal area with the aid of the Digital Shoreline Analysis System.Shoreline changes in the coastal area affects tourism and fishery activities, causes loss of land, and damages infrastructures, all of which mark the urgency of shoreline change analysis.Shoreline change is identified with an interdisciplinary approach, i.e. the integration of remote sensing technology and Geographic Information Systems (GIS).The topographic maps published in 1995 and the multi-temporal satellite imagery in 2006-2015 are used as initial information in acquiring necessary shoreline data.Shoreline change is analyzed using the End Point Rate (EPR) technique.Shoreline data in 1995 is used as the baseline in analyzing the rate of shoreline change.Furthermore, transects spaced at 50-meter intervals along the shoreline stretch landward and perpendicularly to the baseline.EPR results in either positive or negative values that indicate accretion or erosion, respectively.This research finds that the shoreline of Kuwaru coastal area has changed significantly since 1995.In general, from 1995 to 2015, the shoreline shifted by more than 50 meters landward.Extreme weather during the East Monsoon is one of the many factors that induce destructive waves in the research area.Sea waves of up to 5 meters in height hit the southern part of the research area from the southeast.Consequently, coastal mitigation efforts, which factor in the dynamics of coastal processes, have to be implemented immediately through structural mitigation or non-structural mitigation.

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)0,000
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations63
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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