Decadal Climate and Landform Variables Analysis in Iraq Using Remote Sensing Datasets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Iraq has experienced record-breaking temperatures, making it one of the hottest places on Earth. It is also ranked among the world's top five most climate-vulnerable nations. Climate change is a hazard to Iraq's people and may cause societal disintegration, instability, and displacement. Therefore, it is important to assess Iraq's decadal climate and landform variables analysis. In the present study, the Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS) data in the Google Earth Engine (GEE) platform from 2000 to 2022, as well as rainfall, anomaly, temperature, vegetation, and water, are used to analyse climate change in Iraq. As the land surface temperature (LST) rose by 2.63 °C, the data show that rainfall dropped by 61.45 mm in just 22 years of observation and by 2.79 mm yearly. Additionally, some urban expansion and climatic change have reduced the areas of water bodies and vegetation. The correlation matrix shows a higher negative association between the vegetation and LST indices, with R2 values of -0.58 (2022), -0.56 (2006), -0.60 (2012), -0.55 (2016), and -0.59 (2000), respectively. Iraq, extremely sensitive to climate change, is implementing several adaptation measures, including early warning systems, reforestation and mangrove planting, water management, a national adaptation plan (NAP), and a reforestation program. Due to vulnerabilities in vital areas including water, agriculture, health, and natural resources, Iraq is prioritizing adaptation to climate change.
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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 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle