A Rapid Response Survey to Characterize the Impacts of the 2017 High Water Event on Lake Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the spring and summer of 2017, communities along the Lake Ontario shoreline suffered from the worst flood event on record. In late May, daily water levels reached their highest point in over 100 years, and flooding continued throughout much of the summer as lake levels slowly declined, with inundation and erosion significantly impacting shoreline homes and businesses. In this work, we present results from a rapid response online survey of property owners along the New York Lake Ontario shoreline to quantify the perceived flood impacts of the 2017 extended high water event. The survey focused on the degree and spatial distribution of inundation and erosion; the duration and drivers of inundation; the associated damages to different property features, with an emphasis on shoreline protection; and the degree of disruption to business and other activities and services. Photographic documentation of inundation extent and property damage also was provided by survey respondents. We demonstrate the potential utility of this dataset by characterizing key features of inundation and erosion impacts across the shoreline, and by using classification and regression trees to explore the predictability of inundation and erosion based on property characteristics. This work is part of a larger effort to develop models of inundation and erosion that can support flood impact assessments across the shoreline and help communities better prepare for future extended high water events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».