MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2623249120 · doi:10.5539/eer.v7n1p48

Post - Tsunami Damages Assessment, Relief and Rehabilitation Measures in the Kanyakumari District, Tamil Nadu, South India

2017· article· en· W2623249120 sur OpenAlexvenueno aff
C. Hentry, S. Saravanan, N. Chandrasekar, S. L. Rayar

Notice bibliographique

RevueEnergy and Environment Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity Grants Commission
Mots-clésSeawallShoreCoastal erosionTamilDamagesProsperityBayGeographySocioeconomicsOceanographyFisheryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study is based on the post tsunami survey conducted in January 2005 along the south west coast of India. This paper illustrates the variation of tsunami intensity along the coasts of Kanyakumari district and the consequent morphological changes occurred in the coastal area during tsunami. 33 coastal habitations of Kanyakumari district faced the wrath of tsunami waves. We have attempted to study shoreline modifications using beach profile survey, tsunami sand deposits, inundation distance, run up elevation and tsunami height. The coastal environment changes through online survey on human losses, housing and shelter, fisheries, agriculture and damages of infrastructure were studied in the study area. The major destructions identified in this area were 3m-4m sea water rise leading to erosion activities and changes in the beach slope variation. Many gentle slope regions have been transformed into steeply sloped regions. This unknown killer wave causes causalities and mass destruction in the coastal environment due to unaware of tsunami. The shallow waters of bays and estuaries have initiated the seizing. Maximum wave activity observed in the tsunami area closely to that of the bay, low lying areas etc. Initial relief by way of food, clothing, shelter and first-aid medical help has reached most of the affected communities by NGO’s and Government agencies were discussed. The paper also explained the innovative comprehensive long-term rehabilitation program aimed to go beyond basic restoration and rather upgrade standard of living to ensure sustained well-being and prosperity of the tsunami affected people.

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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,990

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy and Environment ResearchMême sujetTropical and Extratropical Cyclones ResearchTravaux en français237 207