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Enregistrement W4386127149 · doi:10.26443/jiows.v7i1.150

A Tale of Change and Continuity: Three Storm Surges, and Three Towns, Under Three Flags

2023· article· en· W4386127149 sur OpenAlexvenueno aff
Jim Warren, Lisa Woodward

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Indian Ocean World Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorm surgeTyphoonStormArchipelagoTropical cycloneGeographyHazardClimatologyMeteorologyGeologyArchaeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The historical record, though incomplete, shows that typhoon generated storm surges cause extreme damage and loss of life in the Philippine archipelago. Storm surges associated with typhoons historically make sea-to-land crossings. There is an annual average of nineteen tropical cyclones occurring in the Philippine’s area of responsibility, of which an average of nine cross the country. There are few areas of the archipelago that have not been affected by storm surges. This paper investigates the crucial role and impacts of this natural hazard in certain areas of the Philippines that have been exposed to typhoons and storm surges across the centuries. The paper discusses the character of the storm surge, highlights some of the worst storm surge catastrophes that have occurred outside the Philippines, and then focuses on three storm surge events in the Visayan Islands of Samar and Leyte. On October 12, 1897, November 24-26, 1912, and November 3-11, 2013, the exposed coastal towns of Hernani and Guiuan on Samar and Tacloban on Leyte were destroyed by storm surges. The recurrent damage and loss of life caused by storm surges and cyclonic storms has increased in these three places as the complex cascade chain of the hazard changed through time, shifting from thousands to millions of people displaced and their livelihoods and communities destroyed on three occasions between October 1897 and November 2013.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,819

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)0,0000,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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