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Enregistrement W2793081797 · doi:10.3390/hydrology5010011

Floods and Countermeasures Impact Assessment for the Metro Colombo Canal System, Sri Lanka

2018· article· en· W2793081797 sur OpenAlexaff
Mohamed Moufar, Duminda Perera

Notice bibliographique

RevueHydrology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensUnited Nations University Institute for Water, Environment, and Health
Organismes subventionnairesNational Graduate Institute for Policy StudiesJapan International Cooperation Agency
Mots-clésFlood mythEnvironmental scienceSri lankaHydrology (agriculture)Flood mitigationWater resource managementGeographyGeotechnical engineeringEngineeringEnvironmental planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 15th-century canal system in the Metro Colombo area of Sri Lanka was studied to identify its capacity in controlling floods. The canal system was modelled by MIKE FLOOD for 10, 25 and 50-year return periods of rainfalls to achieve respective floods. The impacts of the considered rainfalls were analyzed considering the flood levels, inundation distributions and affected people. Two simulation scenarios which were based on the river boundary conditions were carried out in the study and they were categorized as favourable and least favorable. It was identified that under the existing conditions, the canal system could handle only a 10-year rainfall flood event under the favourable condition. Therefore, the canal system's sustainability for future anticipated extreme events is suspicious. To mitigate such floods, four countermeasures were introduced and their impacts were analyzed. When the countermeasures were introduced one at a time, the flood water levels were lowered locally and they were not up to the flood safety levels of the surrounding area. When all four countermeasures were introduced together, the flood water levels were significantly lowered below the flood safety levels for a 50-year design rainfall under the favourable condition. The reduction of the inundated area was significant in the case of applying all four countermeasures together. In that case, a 46% inundation area reduction and a 49% reduction in the number of affected people were achieved.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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