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Enregistrement W4409981497 · doi:10.5194/egusphere-2025-336

Land subsidence dynamics and their interplay with spatial and temporal land-use transitions in the Douala coastland, Cameroon

2025· preprint· en· W4409981497 sur OpenAlexaff
Gergino Chounna Yemele, Philip S. J. Minderhoud, Leonard O. Ohenhen, Katharina Seeger, Manoochehr Shirzaei, Pietro Teatini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensUnited Nations University Institute for Water, Environment, and Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographySubsidenceLand useDynamics (music)Economic geographyGeologyGeomorphologySociologyCivil engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Douala coastland (DCL), situated within the Douala sedimentary basin along the Gulf of Guinea, is characterised by its low elevation and alluvial geology, making it particularly susceptible to coastal erosion, land subsidence, and relative sea-level rise. The DCL is home to numerous rapidly growing cities, such as Douala, Tiko, and Limbe, which are currently experiencing alarming rates of coastal erosion, frequent flooding, and significant loss of land. Regional and continental investigations have provided evidence of coastal subsidence in this region; however, knowledge of its drivers and impact on the DCL remains limited. To address this knowledge gap, interferometric synthetic aperture radar (InSAR) datasets from the Sentinel-1 C-band satellite were used to quantify vertical land motion (VLM) between 2018 and 2023 with respect to the IGS14 global reference frame and assumed to represents absolute VLM. Digital Elevation Model datasets were used to analyse the elevation of the study area. The results revealed that the rate of VLM ranges from -17.6 mm/year to 3.8 mm/year (standard deviation of 0.2 mm/year), with a mean and median land subsidence rate of 2.7 mm/year and 2.5 mm/year. The analysis of land cover datasets from 1992 to 2022 suggests that urbanisation increased fivefold from 1992 to 2022 and that all contemporary urban areas experienced land subsidence, with the highest rates observed in non-residential zones with building heights ranging between 3 and 6 m. Subsidence rates of the DCL are inversely proportional to the time at which a particular land use and land cover (LULC) class changed into an urban area, highlighting the impact of the timing of LULC changes and urban expansion on present-day subsidence. The land subsidence rates decreased with an increase in building height, suggesting the potential influence of foundation type on land subsidence.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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