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Enregistrement W2767519120 · doi:10.1680/jenes.17.00016

Flood hazard mapping using fractal dimension of drainage network in Hamadan City, Iran

2017· article· en· W2767519120 sur OpenAlexvenueno aff
Hossein Malekinezhad, Ali Talebi, Ali Reza Ilderomi, Seyed Zeynalabedin Hosseini, Mehdi Sepehri

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFractal dimensionFlood mythFlooding (psychology)Hydrology (agriculture)HazardStructural basinEnvironmental scienceDrainage basin100-year floodFractalGeographyPhysical geographyGeologyCartographyGeomorphologyGeotechnical engineeringMathematicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently a large number of cities in the province of Hamadan in Iran have been affected by several storm-flood events, causing hundreds of people to be evacuated from their homes. One of the reasons that has markedly increased the flood hazard magnitude in the city of Hamadan relates to the suburban basins in the upper areas of the study area. In relation to the flood hazard and the significance of the suburban basins, the correlation between the geomorphological characteristics of the river system and the probability of flooding was primarily investigated. In order to assess the geomorphological characteristics of the river system and evaluate their relationship with flooding for five suburban basins, and in order to measure the accuracy of the fractal dimension in determining flood hazard and the significance of the characteristics, the Soil Conservation Service (SCS) method was also employed. The comparative results of the two employed methods demonstrated nearly the same outcome. Using the fractal dimension, suburban basins 2 and 3 showed the maximum and minimum fractal dimensions, respectively. In the SCS method, these two suburban basins exhibited, respectively, the maximum and minimum flood hazard values. In addition, suburban basins 4 and 5 revealed virtually the same fractal dimension.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,447

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 GPT0,224
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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