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Enregistrement W4412153248 · doi:10.1007/s44288-025-00189-4

Monitoring volcanic gas hazards in Goma DRC using GIS and Google Earth Engine

2025· article· en· W4412153248 sur OpenAlexaff
Hagir A. Abdelhamid, Kholoud M. AbdelMaksoud, E.I. Gaber, Kambale W. kavyavu, Wael M. Al-Metwaly

Notice bibliographique

RevueDiscover Geoscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolcanoEnvironmental scienceEarth (classical element)Earth scienceGeologySeismologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nyiragongo volcano, situated dangerously close to the densely populated city of Goma, poses a constant and immediate threat. This research investigated the 2021 Nyiragongo eruption, employing a multi-faceted approach to characterize lava flow trajectories and the emission of deleterious gases (CO₂, CO, and NO₂). Methodologically, the study integrated field observations, satellite remote sensing via Google Earth Engine (GEE), and Geographic Information Systems (GIS) to delineate lava flow extents. Furthermore, in situ analyses documented structural damage to roadways in Goma and adjacent areas, attributed to seismic wave propagation. Despite the eruption’s relatively limited magnitude on May 20, 2021, field assessments revealed substantial localized devastation, particularly resulting from lava inundation of built infrastructure. The integration of GIS mapping into urban planning strategies is paramount for reconstruction initiatives in Goma and analogous regions. These geospatial analyses can delineate hazardous zones based on established lava flow patterns, thereby mitigating future infrastructural development in high-risk areas. While ground instruments are limited in their capacity to determine plume density and dispersal, critical parameters for eruption forecasting. Conversely, satellite remote sensing offers a synoptic perspective, enabling the monitoring of gas emission dynamics across extensive spatial domains. This study leveraged satellite imagery to analyze the spatiotemporal evolution of volcanic gas halos associated with Nyiragongo volcano during pre-eruptive, eruptive, and post-eruptive phases of two distinct events. Comparative analysis of sequential satellite observations facilitated the identification of recurring patterns in gas density and distribution.

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)0,000
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,246 · 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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