“The lights are on, but is anyone home?”: Estimating dwelling distribution in rural Alberta
Notice bibliographique
Résumé
With Canada's increasing population, natural disasters such as flooding events will have an increasing impact on human populations. The severity of these events requires that decision makers have a clear understanding of the flood risks that communities face in order to plan for and mitigate flood risks. One key component to understanding flood risk is flood exposure, an element of which is the presence of structures (e.g., residences, businesses, and other buildings) in an area that could be damaged by flooding. Presently, several resources exist at both the national and global level that can be used to estimate the spatial distribution of structures. These resources are typically generated at global scales and do not account for regional or local data or processes that could enhance the accuracy and precision of exposure estimation in sparsely populated areas. The present study investigates the feasibility of creating a region-specific dwelling distribution model that helps improve estimation of residential structures in rural areas. Herein, we describe a rural dwelling distribution model for the province of Alberta that can be used to assist in the estimation of structural exposure to flood risk. The model is based on a random forest classification algorithm and several publicly available datasets associated with dwelling and population density. The model was validated using visually referenced data collected from earth imagery. The resulting dwelling layer was then evaluated in its ability to spatially disaggregate census dwelling counts, as well as predict dwelling exposure in several scenarios. This method appears to be a useful alternative to globally scaled models, or using the census alone, particularly for rural areas of Canada.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».