Quantitative Landslide Hazard Assessment Using Frequency Ratio Model: A Case Study from SMK Kundasang, Sabah, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
The landslide issue is considerably prominent in the SMK Kundasang area. In 2012, the school was evacuated due to the instability of the ground on the premise. This study aims to research the landslide hazard in the affected area by employing a multi-hazard Frequency Ratio model. The first step was to create a landslide distribution map consisting of 191 landslides in total. 70% of it was used to generate the model. Meanwhile, the rest of it was utilized to verify the model. The ten landslide causative factors integrated to produce the model were lithology; soil series; distance from lineament, drainage, and road; slope angle; slope aspect; elevation; precipitation rate; and land use map. Area Under the Curve (AUC) analysis showed that the model performed at 84.0% of prediction accuracy. The hazard map was interpreted as having 12% very low, 23% low, 29% moderate, 25% high, and 12% of very high landslide hazard levels in the study area, respectively. The proposed approach in this study is deduced to be applicable to yield reasonable outcomes that benefit the development planning in SMK Kundasang.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».