Analysing the Physical, Demographic and Vulnerability Profile of Indian Coastal Zone
Notice bibliographique
Résumé
Indian coastal zone, comprised of the districts of various states, has widely varying physical and demographic characteristics. It also has a varying risk profile with respect to the cyclonic storms that cross the coastline during monsoon period every year. Vulnerability of the coastal zone depends upon both the risk arising from them and the exposure area characteristics i.e., physical and socio-economic characteristics of the coastal areas. In this paper, an attempt is made to depict the vulnerability profile of Indian coastal zone in terms of exposure area characteristics and the storm risk profile. Here, the physical characteristics of the coastal zone are captured in the form of coastal insularity, the profile of which is relatively less known. Further, population density and the concentration of population in coastal cities represent its socio-economic characteristics. An attempt has also been made to establish statistical relationship between coastal insularity and other variables like population density and agriculture production and it has been found that both of them increase with increasing insularity i.e., greater the stretch of coastline, more it attracts population; while also resulting in more economic activities, thereby increasing their vulnerability. However, the coarse vulnerability of the coast, crudely defined as a product of population density and coastal insularity, has shown an irregular variation across the coast, with the South-Western part being more vulnerable than other parts of the Indian coast.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».