Applicability of Geospatial Tools for Long-Term Sediment Deposit Analysis and Identification of Paleo-Channels. A Case Study of Ganga River Basin. Bihar, India
Notice bibliographique
Résumé
The river Ganga and its tributaries are important water resources for North India. It has its own ecosystem and also creates a unique biodiversity around its vicinity. It has been found that huge sediment deposits take place in the River Ganga basin from past few decades. The flow area of many rivers is reducing continuously. During the flood, it inundates the large agriculture and urban areas. It caused a huge economic loss along with human death & displacement. The organisation involved in the flood management and related works are facing the difficulties in long term planning and development of mitigation strategies such as river dragging, river training works, flood & disasters management etc. The evidence of sediment deposition is highly required in the public domain to use in overall project development for this basin. Therefore, a study was conducted to estimate the sediment deposit rate and its areas of the basin. Various scientific methods, such as satellite imagery interpretation, digitization, modelling techniques have been used. The result obtained by the study indicates the continuous rise in sediment deposition in the river basin. The detail of the sediment deposit rate, area and locations of the river Gandak, Budhi Gandak, Bagmati, Kamla Balan, Kosi and Mahananda along with the methodology are provided in this manuscript. The methodology developed in the study are tested and reliable for the application on another river basin too.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».