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Enregistrement W2626509145 · doi:10.14796/jwmm.r220-25

Communicating Flooding Issues to the Public at Large

2004· article· en· W2626509145 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew McDonald, Andrew A. Mather, Wiero Vogelzang

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunication Studies and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlooding (psychology)BusinessEnvironmental sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coastal area ofKwaZuluNatal is subject to regular flooding, ranging from severe regional flood events such as the 1987 floods when 300 people lost their lives to localised flash floods causing erosion damage.The city of Durban is particularly vulnerable to flood-related problems due to the large urban population and limited amount of developable land.In the past, residential and commercial/industrial development has taken place in flood prone areas placing lives and property at risk.The National Water Act of 1998 states that information relating to floods and potential risks must be made available to the public.The challenge for Durban, with hundreds ofkilometres of rivers located in the municipal area, has been to develop a programme to gather flood-related information, identify the parties to whom it should be distributed, and distribute the information in an efficient and appropriate manner.The use of geographical information systems (GIS) has enabled flood studies to be carried out quickly andinauniformmanner, with results beingloadeddirectlyinto the Municipality's GIS database.By storing the flood-related information in the GIS environment, it is available to other departments within the Municipality and also the general public via the eThekwini website.The main users of the information in the Municipality are the City Engineering Unit, Disaster Management Department and Development and Planning Department.In addition to the internet, the information is disseminated to the public through direct mailing and word based community Disaster Management Committees.Future developments will include devising better and more efficient ways of informing those living in McDonald, A., A.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,015

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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