USO DE TRÊS FONTES DE DADOS ALTIMÉTRICOS PARA IDENTIFICAÇÃO DE ÁREAS COM PERIGOS À INUNDAÇÃO
Bibliographic record
Abstract
Esse trabalho possui o intuito de realizar um mapeamento das áreas de perigo à inundação no município de Jaguari/RS, com três distintas fontes de dados altimétricos: cartas topográficas do exército, uma cena do SRTM e uma imagem orbital do ASTER. Com isso, criaram-se inúmeras bases cartográficas no aplicativo ArcGIS® (MDE, mapa urbano, mapa de densidade urbana, mapa de declividade e mapa de buffer) e posteriormente, os referidos dados foram modelados com a atribuição de “pesos” e “notas” no aplicativo Vista Saga, a fim de estimar o perigo à inundação no município. A partir da modelagem dos dados, identificou-se que os dados do SRTM e ASTER resultaram em uma melhor representação das áreas de perigo à inundação, fato que pode ser complementado pela alta correlação dos dados (R² = 0,931) de ambos. A partir dessa modelagem, identificaram-se as áreas que resultaram em “alto perigo à inundação”, composta pelos bairros: Centro, Mauá, Nossa Senhora Aparecida, Promorar, Rivera e Sagrado Coração de Jesus. Esses bairros, em futuros trabalhos, serão os que receberão atenção especial para coletadas de dados in loco. Palavras chaves: inundação, SRTM, ASTER, Carta Topográfica, Suscetibilidade, Perigo. DOI: 10.5902/2236499413207
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".