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Enregistrement W2808057305 · doi:10.36829/63cts.v4i2.511

Áreas vulnerables ante fenómenos naturales, microcuenca rio Peshjá, La Unión, Zacapa

2017· article· es· W2808057305 sur OpenAlex
Antonio Casasola

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCiencia Tecnologí­a y Salud · 2017
Typearticle
Languees
DomaineEnergy
ThématiqueEnvironmental and Ecological Studies
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este estudio se realizó como una contribución al análisis que contribuya a identificar las áreas vulnerables ante fenómenos naturales de la microcuenca río Peshjá, del municipio de La Unión, Zacapa. El estudio de las cuencas hidrográficas del municipio de La Unión, Zacapa, debido a su ubicación en el departamento, en las áreas altas, se ve expuesta a fenómenos hidrológicos extremos. La importancia de la planificación del uso de los suelos, tanto para su uso agrícola, de hábitat, como de la protección de áreas vulnerables a desastres, es de mucha importancia debido a la gran cantidad de precipitación que reciben. Se recabó la información necesaria que generó los datos suficientes de precipitaciones, datos proporcionados por la estación meteorológica del municipio; de texturas, tipos de suelos, cobertura vegetal y forestal, se obtuvieron por medio de muestreos en el campo con GPS, chuzos y bolsas ziploc, las que se trasladaron al laboratorio del Centro Universitario de Oriente y así se identificaron los tipos de texturas; con el programa ArcGis se utilizó la metodología de ponderación de variables, con lo que se concluyó el análisis georeferencial en las distintas áreas de la microcuenca, y se evaluaron los distintos niveles de vulnerabilidad ante fenómenos naturales.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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