MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3009642348 · doi:10.3763/ehaz.2001.0305

Are floods getting worse in the Ganges, Brahmaputra and Meghna basins?

2001· article· en· W3009642348 sur OpenAlexaff
M. Monirul Qader Mirza, R. A. Warrick, Neil Ericksen, G. J. Kenny

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Hazards · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensImpactUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythGeographyWater resource managementSettlement (finance)AgricultureEnvironmental planningEnvironmental scienceBusinessArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ganges, Brahmaputra and Meghna/Barak rivers are lifelines for millions of people in South Asia in Nepal, India, Bhutan and Bangladesh. They supply water for food and fibre production and for industrial and domestic purposes. They are also sources of disastrous floods that cause substantial damage to agriculture and infrastructure in these countries. There are claims that flood discharges, areal extent, and damage-costs are getting worse in the Ganges, Brahmaputra and Meghna/Barak basins. The validity of these claims was examined by applying four different statistical tests to the peak discharge time series and flooded areas. The results indicate that no conclusive changes have occurred over the last few decades. Reports of increased flood damage may be due to a combination of other factors, such as improved damage assessment techniques, and the expansion and intensification of settlement in flood-prone areas, but this was not tested in this paper and should be top priority for future research.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
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 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

Citations67
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental HazardsMême sujetFlood Risk Assessment and ManagementTravaux en français237 207