MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4255142006 · doi:10.28930/jitkt.v3i1.7834

COASTAL VULNERABILITY PREDICTION TO CLIMATE CHANGE: STUDY CASE IN CIREBON COASTAL LAND

2011· article· en· W4255142006 sur OpenAlexaff
Ricky Rositasari, Wahyu Setiawan, Indarto H. Supriadi, Hasanuddin Hasanuddin, Bayu Prayuda

Notice bibliographique

RevueJurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geophysical Studies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesGriffith UniversityUniversity of Cambridge
Mots-clésGeographySea levelClimate changeLand areaSea level changeJavaPhysical geographyEnvironmental scienceHydrology (agriculture)OceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Coastal area is the most vulnerable area to climate change. Cirebon coastal land in Western Java, Indonesia is low-lying coastal area which is one of the potential areal for fish culture and farming. There are also major transportation facilities for western Java province to the whole area in the island (Java) through this area. As low-lying landscape, populated and developing city, Cirebon should be considered vulnerable to future sea level rise. Geomorphology, geo-electric and remote sensing study were conducted during 2008 and 2009 in coastal land of Cirebon. The result showed that most part of coastal area in Cirebon was eroded in various scales which vulnerable turn to worst. Sea water was penetrating throughout several kilometres inland. Valuation on various land-uses would project 1,295,071,755,150 rupiah/ha/year of loss while sea level were rose 0.8 meters that would inundate various land-uses i.e., Shrimp, fish and salt ponds, rice fields and settlement in the area.</p><p>Keywords: vulnerability, coastal, climate change, sea level rise</p>

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,195 · 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'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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan TropisMême sujetGeological and Geophysical StudiesTravaux en français237 207