MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3002798294 · doi:10.1051/e3sconf/202014201002

“Assessment of Coastal Vulnerability Index on potential agricultural land - CVI, Banyuwangi Regency”

2020· article· en· W3002798294 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal Management and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability indexGeographyHuman settlementVulnerability (computing)ArchipelagoShoreLand areaAgricultureEnvironmental scienceOceanographyClimate changeGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indonesia is an archipelago country that has the longest coastline after Canada (UNCLOS). Banyuwangi District is a coastal area in Northern Java, which has a very dynamic development because of its location of the capital city that located along the coastal area. The purpose of this study is to assess the degree of coastal vulnerability in Banyuwangi District with the higher level of development. The CVI method (Coastal Vulnarability Index) of evisien sting is used to assess vulnerability. The coastal vulnerability is very low over 8 km, with a 15.4% of coastal length of Banyuwangi District. Low vulnerability occurs in areas that are located in areas close to settlements area, with beaches already experiencing human intervention. The low category is about 12 km long, reaching 23.3% of the existing coastal length in Banyuwangi District. The middle category is about 16 km, equivalent to 30.8% of shoreline. While the high category is about 10 km, equivalent to 19.2% of coastal length. The highest category has a length of 6 km, equivalent to 11.5% of the coastal area of Banyuwangi district.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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