Regional Analysis of Population Exposure to Flooding in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Over the years, flooding is becoming more of a significant cause of casualties, economic loss, property & environmental damages all over the world due to climate change, severe precipitation, land use changes and numerous other factors. Studies have proven that flooding is predicted to occur even more frequently in the near future. With the rise of flood-prone areas in Canada specifically, it has now become more crucial than ever to consider floodplain mapping at larger scales which can help us identify different degrees of risk and vulnerability for unique locations. This process has become much easier with the availability of accurate global flood models such as CaMa-Flood, and the public release of a huge variety of datasets (including population datasets and reanalysis data). In this report, we will be analyzing how much of the Canadian population is exposed to floods and the risk factors. In doing so, we also present a pre-processed flood map that was formulated using the CaMa-Flood model and freely available NARR reanalysis data used as the input values. We also introduce different global population data sources and analyse differences between them, which are needed for the further assessment of impacts of flooding. Lastly, this study will touch upon what high and very high flood depths are based on the hazards they pose to humans, and how it is relevant to exposure analysis. This report demonstrates a detailed presentation of the process (split up into three experiments) needed to be followed on ArcGIS to properly assess the exposure of the Canadian population to flooding, where any user familiar with the content who has the software can follow along without any issues.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».