Communicating Flooding Issues to the Public at Large
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.
Notice bibliographique
Résumé
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
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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