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Enregistrement W4386499819 · doi:10.52267/ijaser.2023.4403

TOWARDS A 3D WEB TOOL FOR VISUALIZATION AND SIMULATION OF URBAN FLOODING: THE CASE OF METROPOLITAN CITIES IN CAMEROON

2023· article· en· W4386499819 sur OpenAlexaff
Nelson Mafai Maguelva, Mustapha Hakdaoui, Frédéric Hubert

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Applied Science and Engineering Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Modeling in Geospatial Applications
Établissements canadiensUniversité LavalCentre de Géomatique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaVisualizationFlooding (psychology)Environmental planningComputer scienceGeographyEnvironmental scienceData miningArchaeologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, 3D geo visualization of flood data is perceived as a more realistic and detailed solution for making decisions regarding flood mitigation and adaptation measures.In this paper, after a multi-criteria comparative study of four virtual globes used in the visualization of geospatial flood data, it is found that CesiumJS stands out the most from the other solutions, with a score close to 100% on all criteria grouped in 4 categories (Visualization, Interaction, Quality of support and Experiences).Using CesiumJS and other libraries, we proposed a 3D web solution to dynamically simulate and visualize floods in urban areas of Cameroon.The main objective of this tool is to strongly involve water experts, policymakers and the general public in flood management.Without considering a precise 3D city model, this tool, however, represents a good compromise between the quality of flood management and the cost of better Flood Management by an expert.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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