Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
NL
Nguyễn Linh
Author with expertise in Global Flood Risk Assessment and Management
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
6
(83% Open Access)
Cited by:
1,001
h-index:
36
/
i10-index:
63
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Flood susceptibility modelling using advanced ensemble machine learning models

Abu Islam et al.Oct 5, 2020
Floods are one of nature's most destructive disasters because of the immense damage to land, buildings, and human fatalities. It is difficult to forecast the areas that are vulnerable to flash flooding due to the dynamic and complex nature of the flash floods. Therefore, earlier identification of flash flood susceptible sites can be performed using advanced machine learning models for managing flood disasters. In this study, we applied and assessed two new hybrid ensemble models, namely Dagging and Random Subspace (RS) coupled with Artificial Neural Network (ANN), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) which are the other three state-of-the-art machine learning models for modelling flood susceptibility maps at the Teesta River basin, the northern region of Bangladesh. The application of these models includes twelve flood influencing factors with 413 current and former flooding points, which were transferred in a GIS environment. The information gain ratio, the multicollinearity diagnostics tests were employed to determine the association between the occurrences and flood influential factors. For the validation and the comparison of these models, for the ability to predict the statistical appraisal measures such as Freidman, Wilcoxon signed-rank, and t-paired tests and Receiver Operating Characteristic Curve (ROC) were employed. The value of the Area Under the Curve (AUC) of ROC was above 0.80 for all models. For flood susceptibility modelling, the Dagging model performs superior, followed by RF, the ANN, the SVM, and the RS, then the several benchmark models. The approach and solution-oriented outcomes outlined in this paper will assist state and local authorities as well as policy makers in reducing flood-related threats and will also assist in the implementation of effective mitigation strategies to mitigate future damage.
0

GIS-based comparative assessment of flood susceptibility mapping using hybrid multi-criteria decision-making approach, naïve Bayes tree, bivariate statistics and logistic regression: A case of Topľa basin, Slovakia

Sk Ali et al.Jun 21, 2020
Flood is a devastating natural hazard that may cause damage to the environment infrastructure, and society. Hence, identifying the susceptible areas to flood is an important task for every country to prevent such dangerous consequences. The present study developed a framework for identifying flood-prone areas of the Topľa river basin, Slovakia using geographic information system (GIS), multi-criteria decision making approach (MCDMA), bivariate statistics (Frequency Ratio (FR), Statistical Index (SI)) and machine learning (Naïve Bayes Tree (NBT), Logistic Regression (LR)). To reach such a goal, different physical-geographical factors (criteria) were integrated and mapped. To access the relationship and interdependences among the criteria, decision-making trial and evaluation laboratory (DEMATEL) and analytic network process (ANP) were used. Based on the experts' decisions, the DEMATEL-ANP model was used to compute the relative weights of different criteria and a GIS-based linear combination was performed to derive the susceptibility index. Separately, the flood susceptibility index computation through NBT-FR and NBT-SI hybrid models assumed, in the first stage, the estimation of the weight of each class/category of conditioning factor through SI and FR and the integration of these values in NBT algorithm. The application of LR stand-alone required the calculation of the weights of conditioning factors by analysing their spatial relation with the location of the historical flood events. The study revealed that very high and high flood susceptibility classes covered between 20% and 47% of the study area, respectively. The validation of results, using the past flood points, highlighted that the hybrid DEMATEL-ANP model was the most performant with an Area Under ROC curve higher than 0.97, an accuracy of 0.922 and a value of HSS of 0.844. The presented methodological approach used for the identification of flood susceptible areas can serve as an alternative for the updating of preliminary flood risk assessment based on the EU Floods Directive.
0

Flash-Flood Susceptibility Assessment Using Multi-Criteria Decision Making and Machine Learning Supported by Remote Sensing and GIS Techniques

Romulus Costache et al.Dec 27, 2019
Concerning the significant increase in the negative effects of flash-floods worldwide, the main goal of this research is to evaluate the power of the Analytical Hierarchy Process (AHP), fi (kNN), K-Star (KS) algorithms and their ensembles in flash-flood susceptibility mapping. To train the two stand-alone models and their ensembles, for the first stage, the areas affected in the past by torrential phenomena are identified using remote sensing techniques. Approximately 70% of these areas are used as a training data set along with 10 flash-flood predictors. It should be remarked that the remote sensing techniques play a crucial role in obtaining eight out of 10 flash-flood conditioning factors. The predictive capability of predictors is evaluated through the Information Gain Ratio (IGR) method. As expected, the slope angle results in the factor with the highest predictive capability. The application of the AHP model implies the construction of ten pair-wise comparison matrices for calculating the normalized weights of each flash-flood predictor. The computed weights are used as input data in kNN–AHP and KS–AHP ensemble models for calculating the Flash-Flood Potential Index (FFPI). The FFPI also is determined through kNN and KS stand-alone models. The performance of the models is evaluated using statistical metrics (i.e., sensitivity, specificity and accuracy) while the validation of the results is done by constructing the Receiver Operating Characteristics (ROC) Curve and Area Under Curve (AUC) values and by calculating the density of torrential pixels within FFPI classes. Overall, the best performance is obtained by the kNN–AHP ensemble model.
0

GIS-based landslide susceptibility modeling: A comparison between fuzzy multi-criteria and machine learning algorithms

Sk Ali et al.Oct 10, 2020
Hazards and disasters have always negative impacts on the way of life. Landslide is an overwhelming natural as well as man-made disaster that causes loss of natural resources and human properties throughout the world. The present study aimed to assess and compare the prediction efficiency of different models in landslide susceptibility in the Kysuca river basin, Slovakia. In this regard, the fuzzy decision-making trial and evaluation laboratory combining with the analytic network process (FDEMATEL-ANP), Naïve Bayes (NB) classifier, and random forest (RF) classifier were considered. Initially, a landslide inventory map was produced with 2000 landslide and non-landslide points by randomly divided with a ratio of 70%:30% for training and testing, respectively. The geospatial database for assessing the landslide susceptibility was generated with the help of 16 landslide conditioning factors by allowing for topographical, hydrological, lithological, and land cover factors. The ReliefF method was considered for determining the significance of selected conditioning factors and inclusion in the model building. Consequently, the landslide susceptibility maps (LSMs) were generated using the FDEMATEL-ANP, Naïve Bayes (NB) classifier, and random forest (RF) classifier models. Finally, the area under curve (AUC) and different arithmetic evaluation were used for validating and comparing the results and models. The results revealed that random forest (RF) classifier is a promising and optimum model for landslide susceptibility in the study area with a very high value of area under curve (AUC = 0.954), lower value of mean absolute error (MAE = 0.1238) and root mean square error (RMSE = 0.2555), and higher value of Kappa index (K = 0.8435) and overall accuracy (OAC = 92.2%).
0
Paper
Citation187
0
Save
0

Thực trạng và ảnh hưởng của việc nghiện điện thoại thông minh đến sự tương tác xã hội của sinh viên y đa khoa trường đại học Y Dược Hải Phòng năm 2023

Hoàng Thuận et al.Jun 20, 2024
Nghiên cứu trên 400 sinh viên trường đại học Y Dược Hải Phòng năm 2023 nhằm mục đích đánh giá thực trạng nghiện điện thoại thông minh và ảnh hưởng của việc nghiện điện thoại thông minh đến sự tương tác xã hội. Kết quả cho thấy thời gian sinh viên sử dụng điện thoại trung bình/ngày là 7,5 ± 2,5 giờ, với các mục đích là mua sắm trực tuyến chiếm tỷ lệ cao nhất 80,5%, tiếp theo là giải trí 79,9%. Tỷ lệ sinh viên có dấu hiệu nghiện điện thoại thông minh cao 79,0%. Sinh viên có dấu hiệu nghiện điện thoại thông minh có ảnh hưởng đến học tập (OR: 2,1; 95%CI: 1,2 – 3,8), ảnh hưởng tới cảm xúc cá nhân (OR: 3,2; 95%CI: 1,9 – 5,4), ảnh hưởng tới tương tác gia đình (OR: 2,0; 95%CI: 1,2 – 3,4), sự khác biệt có ý nghĩa thống kê, p < 0,05. Nhà trường nên tăng cường tổ chức các buổi ngoại khoá lồng ghép lúc giảng dạy hoặc trong các buổi sinh hoạt chung của lớp, câu lạc bộ để sinh viên nắm rõ được lợi ích và tác hại điện thoại thông minh mang lại.
0

8. KHẢO SÁT TÌNH TRẠNG TRẦM CẢM Ở BỆNH NHÂN VÔ SINH NAM TẠI TRUNG TÂM NAM HỌC, BỆNH VIỆN HỮU NGHỊ VIỆT ĐỨC NĂM 2022

Nguyễn Quang et al.May 30, 2024
Tại Việt Nam, bệnh vô sinh nam phổ biến và được công nhận có liên quan đến những vấn đề về tâm lý. Tuy nhiên, những hạn chế về mặt xã hội cản trở sự hiểu biết toàn diện về mối liên hệ này. Nghiên cứu của chúng tôi nhằm mục đích điều tra các yếu tố liên quan đến mức độ trầm cảm ở những người bị vô sinh nam. Từ tháng 07/2022 đến tháng 12/2022, một cuộc khảo sát trực tiếp đã được thực hiện tại Trung tâm Nam khoa Bệnh viện Đại học Việt Đức, với 103 bệnh nhân được chẩn đoán mắc vô sinh nam. Cuộc khảo sát có những câuhỏi bao gồm thông tin chung về bệnh nhân, thang điểm tầm soát và theo dõi triệu chứng trầm cảm (PHQ-9). Nghiên cứu cho thấy độ tuổi trung bình của những người tham gia là 37,63 (11,84) tuổi, với tỷ lệ vô sinh nam là 17,69%. Một số yếu tố có liên quan đến tình trạng trầm cảm ở bệnh nhân vô sinh như trình độ học vấn, vai trò của đối tượng trong gia đình dòng họ. Phát hiện của chúng tôi cho thấy khả năng tình trạng trầm cảm xuất hiện cao hơn ở những người có trình độ học vấn thấp và nắm giữ những vai trò như: trưởng họ, con trai cả, con duy nhất... Những phát hiện này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xem xét sức khỏe tâm thần trong việc chăm sóc những người bị vô sinh nam.