Modeling the spatial distribution of urban heat risk: a comparative study of two major metropolitan cities in Bangladesh
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
Generating maps of potential urban heat risk in metropolitan areas is critical in understanding temperature related risks in the face of climate change. This paper employs a systematic methodological approach to develop urban heat risk models for Khulna and Rajshahi metropolitan areas upon incorporating quantitative data obtained from multiple sources. This method consists of four steps: (i) the utilization of the analytical hierarchical process (AHP) to generate a weights matrix for heat vulnerability and exposure; (ii) the assessment of a heat vulnerability employing indexing method; (iii) the generation of exposure maps using a multi-criteria decision making (MCDM) system; and (iv) the development of a heat risk map by integrating vulnerability and exposure maps using geographical information systems (GIS). Results demonstrate that 3.08 sq km (7.3%) area of Khulna and 1.7 sq km (3.74%) area of Rajshahi are highly susceptible to urban heat. Furthermore, the moderate heat risk zone encompasses 15.68 sq km (37.16%) of Khulna and 17.4 sq km (38.24%) of Rajshahi. This study emphasizes the urgency of incorporating heat related factors in climate adaptation planning, which will help policymakers, planners, and professionals to consider efficient policies derived from scientific evidence.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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