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Altmetrics

Investigadores/as Institucionales

Martinez EAutor o Coautor

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21 de octubre de 2021
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Conferencia Publicada
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Landslide Susceptibility Model by Means of Remote Sensing Images and AutoML

Publicado en: Communications In Computer And Information Science. 1431 25-37 - 2021-01-01 1431(), DOI: 10.1007/978-3-030-86702-7_3

Autores:

Renza, D; Cárdenas, EA; Jaramillo, CM; Weber, SS; Martinez, E
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Afiliaciones

Univ Catolica Manizales, Manizales, Colombia - Autor o Coautor
Univ Mil Nueva Granada, Bogota, Colombia - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Madrid, Spain - Autor o Coautor
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Resumen

Hydrometeorological phenomena, including mass movements, are a frequent threat that can generate a great impact at different levels. In order to estimate the susceptibility to mass movements, this work contains a new proposal to estimate the susceptibility to mass movements using a supervised learning algorithm designed using AutoML (Automated machine learning). Pixel-level information from Sentinel-2 multispectral images was used to train the model, and an expert’s susceptibility map was used as labels.
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Palabras clave

autokerasautomlsusceptibilityAutokerasAutomlLandslideSusceptibility

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-25:

  • WoS: 4
  • Scopus: 4
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-25:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 11.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 11 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/92861/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

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  • Descargas: 1
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Colombia; Granada.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (MARTINEZ IZQUIERDO, M.ESTIBALIZ).

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Narrativa contextual

This research proposes a new method to estimate susceptibility to mass movements using a supervised learning algorithm developed with AutoML. The model is trained on pixel-level information from Sentinel-2 multispectral images, utilizing an expert's susceptibility map as labels.

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