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Enregistrement W3142863483 · doi:10.6000/1927-5129.2013.09.76

Delineation of Water Logging and Salinity for Salvaging Built Environment

2013· article· en· W3142863483 sur OpenAlexvenueno aff
Rao Atif, Mohammed Raza Mehdi, Sheeba Afsar

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMaritime and Coastal Archaeology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaterlogging (archaeology)LoggingSoil salinitySalinityBeneficiaryWater tableEnvironmental scienceDrainageWater resource managementHydrology (agriculture)GroundwaterGeographyBusinessGeologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Millions of acres of splendidly productive land and valuable infrastructure are deteriorated continuously. The reason for such deterioration in majority of areas is mainly due to water logging and salinity. Rise of water table level and the dearth of drainage and lack of continuous monitoring and timely remedial measures, extended the circle of devastation to historical heritage and precious archeological sites as well.
 Mohenjo-Daro has been selected for this study, it has global significance but due to water logging and salinity, it is in danger of total destruction. The archeological buildings and other infrastructure and land in its environs are being gradually eroded by the capillary rise of saline ground the intensity of which constitutes a serious threat.
 For delineating and periodic monitoring of the salinity and waterlogging and to effectively implement the appropriate remedies, use of the latest technologies is essential. In this study the remote sensing technologies are used to address this issue with the help of Soil investigation parameters mainly EC and pH.
 The aftermaths of this study would provide a methodological framework along with practical application in delineation saline areas using satellite technology. The final value-added products of this research would be useful for all interested stakeholders including conservationists, environmentalists, archeologists, planners and decision-makers at various levels. The international community at large would be the beneficiary of this study since Mohenjo-Daro is the heritage of entire mankind.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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