Landslide Susceptibility Modeling Using a Hybrid Bivariate Statistical and Expert Consultation Approach in Canada Hill, Sarawak, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Landslide susceptibility assessment was conducted in Canada Hill, Sarawak, Malaysia through a combined bivariate statistics and expert consultation approach using geographical information system, which captures landslide-conditioning parameters specific to the study area; to ensure its usefulness in practice. Over the past four decades, many landslide parameters and increasingly sophisticated statistical methods have been used in landslide research. However, the findings have had very limited use in practice as the actual ground conditions are not well represented. The weakness is due to poor quality of data in landslide inventories and inadequate understanding of landslide-conditioning parameters. In this study, bivariate statistical method was used in conjunction with an iterative process of expert consultation. Thirteen original landslide-conditioning parameters were narrowed down to six, with the addition of a unique parameter, planar failure potential, which was selected based on expert input. The parameter captures planar failure landslides, which has the highest impact in the study area, causing loss of lives and property destruction. The inaugural landslide susceptibility map for the study area has five classes; very low, low, moderate, high and very high susceptibility. All major planar failures and most smaller circular failures fall within the very high susceptibility class, with a success rate of 75.8%. The approach used in this study has improved the quality of the landslide inventory and delineated key conditioning parameters. The resultant map captures local conditions, which is useful for landslide management.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».