Predicting Sea-Level Rise in Al Hamra Development, Ras Al Khaimah, UAE
Notice bibliographique
Résumé
The Al Hamra development in the emirate of Ras Al Khaimah is situated along the south-eastern coast of the Arabian Gulf. The development fronts the Gulf along a 5 km. stretch of sandy beach and, as it includes 5 hotels, numerous villas and condos, represents a significant investment. Such an investment requires long-term strategies to minimize risk from sea level rise. As IPCC reports continue to be updated with new information, predictions of sea level rise have been revised upward. In order to plan for the protection of these, and other developments, accurate information needs to be supplied to those involved in planning adaptation strategies. This paper seeks to quantify and map the potential area subject to inundation up to the year 2099. Using the highest inundation scenario, a GIS map of inundation will be created. Other factors, such as high tides, storm surge and extreme wave events will see water levels increased beyond the predicted sea level scenarios indicating greater risk of flooding. This project will use LiDAR data in a GIS environment to provide the most accurate elevation data. Other layers showing buildings assist in visualizing future vulnerability to sea level rise. This coastline is heavily developed with construction underway for more resort developments. As the risk from sea level rise evolves over a long time period, planners require accurate information that can be easily updated in order to react to revised predictions. This paper represents a pilot project as future research is planned to examine the entire 65km coastline of Ras Al Khaimah
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».