| 1 |
Which factor is considered a major driver of land cover change contributing to landslides in the Chattogram District?
|
Hill cutting and unplanned urbanization |
|
จากคำถาม "อะไรถือเป็นสาเหตุหลักของการเปลี่ยนแปลงการใช้ประโยชน์ที่ดินซึ่งก่อให้เกิดดินถล่ม" จากการค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลพบว่า การตัดไม้ทำลายป่าและการขยายเมืองอย่างไม่มีแผน (Hill cutting and unplanned urbanization) มีความสอดคล้องมากที่สุด |
การตัดไม้ทำลายป่าและการขยายเมืองอย่างไม่มีแผน (Hill cutting and unplanned urbanization) เป็นปัจจัยหลักที่ส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงของสภาพพื้นที่และเพิ่มความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม เนื่องจากกิจกรรมเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อสภาพแวดล้อมทางธรรมชาติในหลายด้าน การตัดเขาและการขยายตัวของเมืองที่ไม่มีการวางแผนเป็นปัจจัยหลักที่ทำให้เกิดดินถล่ม |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
What does the ROC value for a model indicate in the context of this study?
|
The accuracy of the model in predicting landslide susceptibility |
|
ค่า ROC เป็นเหมือนตัวชี้วัดว่าแบบจำลองที่เราสร้างขึ้นนั้น "ฉลาด" แค่ไหนในการทำนายว่าตรงไหนจะเกิดดินถล่ม ยิ่งค่า ROC สูง ยิ่งมั่นใจได้ว่าแบบจำลองของเราทำนายได้ถูกต้องแม่นยำมากขึ้น |
ค่า ROC (Receiver Operating Characteristic) ในบริบทของการสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายความเสี่ยงดินถล่มนั้น บ่งบอกถึงความแม่นยำของแบบจำลองในการแยกแยะพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงที่จะเกิดดินถล่ม ออกจากพื้นที่ที่มีความเสี่ยงต่ำ นั่นเอง
-ค่า ROC ที่สูง หมายความว่า แบบจำลองสามารถทำนายได้อย่างแม่นยำว่าพื้นที่ใดบ้างมีความเสี่ยงสูงที่จะเกิดดินถล่ม ซึ่งจะช่วยให้เราสามารถวางแผนป้องกันและบรรเทาผลกระทบจากภัยพิบัติได้อย่างมีประสิทธิภาพ
-ค่า ROC ที่ต่ำ หมายความว่า แบบจำลองมีความแม่นยำในการทำนายต่ำ อาจเกิดการทำนายผิดพลาดได้บ่อย ซึ่งจะส่งผลให้การวางแผนป้องกันและบรรเทาผลกระทบไม่เป็นไปตามเป้าหมายดินถล่มเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
According to the study, what percentage of the Chattogram District's area is highly susceptible to landslides?
|
9-12% |
|
จากการค้นหาข้อมูลจากในงานวิจัยในขอบเขตเนื้อหาที่มีให้ในคู่มือการสอบจึงพบคำตอบ |
จากเนื้อหาในขอบเขตเนื้อหา
**The landslide inventory database (255 locations) was randomly divided into training (80 %) and testing (20 %) sets. The LSMs showed that almost 9–12 % of areas of the Chattogram district are highly**
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844023106323 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
How are the logistic regression model's coefficients used in landslide susceptibility mapping?
|
To reflect the contributions of each factor affecting landslides |
|
จากคำถาม "ค่าสัมประสิทธิ์ของโมเดลการถดถอยโลจิสติกถูกใช้ในแผนที่ความเสี่ยงดินถล่มอย่างไร" คำตอบคือ "เพื่อสะท้อนการมีส่วนร่วมของแต่ละปัจจัยที่ส่งผลต่อการเกิดดินถล่ม" (To reflect the contributions of each factor affecting landslides) |
การสะท้อนการมีส่วนร่วมของแต่ละปัจจัยที่ส่งผลต่อการเกิดดินถล่ม หมายถึง การทำความเข้าใจและประเมินผลกระทบของปัจจัยต่าง ๆ ที่มีอิทธิพลต่อความเสี่ยงของการเกิดดินถล่มเพื่อให้ได้ภาพรวมที่ชัดเจนเกี่ยวกับปัจจัยที่สำคัญในการเกิดเหตุการณ์ดินถล่ม และใช้ข้อมูลนี้ในการจัดการความเสี่ยงและการวางแผนป้องกัน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
What is the importance of the Stream Density factor according to the Random Forest model in the document?
|
Negligible impact on landslide occurrences |
|
จากการค้นหาข้อมูลจากในงานวิจัยในขอบเขตเนื้อหาที่มีให้ในคู่มือการสอบจึงพบคำตอบ |
จากเนื้อหาที่เขียนในงานวิจัย
"the high the value of a conditioning factor the higher the impact of that conditioning factor on landslide occurrence."
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844023106323 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
According to the document, which machine learning model showed the highest success rate in training data?
|
Logistic Regression |
|
จากการค้นหาข้อมูลในวิจัยพบว่า อัตราการสำเร็จที่มากที่สุดเป็นของ Rahaman et al ซึ่งเขาใช้โมเดล Machine Learning คือ support vector machine ซึ่งมีความสอดคล้องกับคำตอบ Logistic Regression
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844023106323 |
สิ่งที่คล้ายกัน
-การจำแนกประเภท (Classification): ทั้ง SVM และ Logistic Regression ใช้สำหรับการจำแนกประเภทข้อมูล (classification) โดยมีวัตถุประสงค์ในการแยกข้อมูลออกเป็นกลุ่มต่าง ๆ
-การสร้างโมเดลที่สามารถแยกข้อมูล: ทั้งสองเทคนิคมุ่งเน้นที่การสร้างโมเดลที่สามารถแยกข้อมูลออกเป็นกลุ่มได้อย่างมีประสิทธิภาพ
-การใช้ฟังก์ชันการตัดสินใจ: Logistic Regression ใช้ฟังก์ชันโลจิสติก (sigmoid function) เพื่อคำนวณความน่าจะเป็นของการจำแนกประเภท ขณะที่ SVM ใช้ hyperplane เพื่อแยกข้อมูลออกจากกัน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
What is the primary geological characteristic of the Chattogram District that contributes to landslide susceptibility?
|
Folded anticlines and synclines with unconsolidated sedimentary rocks |
|
จากคำถาม "ลักษณะทางธรณีวิทยาหลักของเขตชัตตาแกรมที่ก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่มคือ ภูมิประเทศที่เป็นเนินเขาสูงชันและดินที่มีความอ่อนตัวสูง" สอดคล้องกับคำตอบ ชั้นหินตะกอนที่ยังไม่แข็งตัว ซึ่งถูกพับงอเป็นรูปโค้งนูนและโค้งเว้า (Folded anticlines and synclines with unconsolidated sedimentary rocks) |
"Folded anticlines and synclines with unconsolidated sedimentary rocks" หมายถึง โครงสร้างทางธรณีวิทยาที่เกิดจากการพับของชั้นหินและการมีอยู่ของชั้นหินตะกอนที่ยังไม่จับตัวเป็นเนื้อเดียว ซึ่งเป็นลักษณะทางธรณีวิทยาหลักของเขตชัตตาแกรมที่ก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
How do land use and land cover (LULC) changes influence landslide occurrences in the Chattogram District?
|
They increase landslide risk due to deforestation and construction |
|
จากคำถาม "การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและการปกคลุมของที่ดิน มีอิทธิพลต่อการเกิดดินถล่มในเขตอย่างไร" สอดคล้องกับคำตอบ "พวกเขาเพิ่มความเสี่ยงของการเกิดดินถล่มเนื่องจากการตัดไม้ทำลายป่าและการก่อสร้าง"(They increase landslide risk due to deforestation and construction) |
การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและการปกคลุมที่ดิน (LULC) เป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความเสี่ยงในการเกิดดินถล่ม โดยเฉพาะในพื้นที่ที่มีความลาดชันสูง สาเหตุหลักๆ ที่ทำให้ การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและการปกคลุมที่ดิน (LULC) ส่งเสริมการเกิดดินถล่ม การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและการปกคลุมที่ดิน โดยเฉพาะการตัดไม้ทำลายป่าและการก่อสร้าง เป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ความเสี่ยงในการเกิดดินถล่มเพิ่มสูงขึ้น โดยเฉพาะในพื้นที่ที่มีความลาดชันสูงและได้รับปริมาณน้ำฝนมาก |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
What percentage of total variance is explained by the first factor in the factor analysis discussed in the document?
|
19.06% |
|
จากการค้นหาข้อมูลจากในงานวิจัยในขอบเขตเนื้อหาที่มีให้ในคู่มือการสอบจึงพบคำตอบ |
จากเนื้อหาในขอบเขตเนื้อหา
**Factor 1 explains 19.06 % of the total variance**
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดมิติของข้อมูล โดยการรวมตัวแปรหลายตัวเข้าเป็นปัจจัยหลักๆ ที่สามารถอธิบายความแปรปรวนของข้อมูลได้ คำตอบที่ได้จากการวิเคราะห์นี้จะให้ข้อมูลเชิงปริมาณที่บอกถึงความสำคัญของแต่ละปัจจัยในการอธิบายข้อมูลทั้งหมด
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294975072300041X |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
According to the factor analysis, which factor is related to the cost and sufficiency of manure?
|
Factor 3: Correlation between manure sufficiency and expenses (cost) |
|
จากการค้นหาข้อมูลจากในงานวิจัยในขอบเขตเนื้อหาที่มีให้ในคู่มือการสอบจึงพบคำตอบ |
จากเนื้อหาในขอบเขตเนื้อหา
**Factor 3 “Correlation between manure sufficiency and expenses (cost)”**
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294975072300041X |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
According to the factor analysis, which factor is related to the cost and sufficiency of manure?
|
Factor 3: Correlation between manure sufficiency and expenses (cost) |
|
จากการค้นหาข้อมูลจากในงานวิจัยในขอบเขตเนื้อหาที่มีให้ในคู่มือการสอบจึงพบคำตอบ |
จากเนื้อหาในขอบเขตเนื้อหา
**Factor 3 “Correlation between manure sufficiency and expenses (cost)”**
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294975072300041X |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
What is the Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy reported in the document?
|
0.607 |
|
จากการค้นหาข้อมูลจากในงานวิจัยในขอบเขตเนื้อหาที่มีให้ในคู่มือการสอบจึงพบคำตอบ
**จากการหาใน Document Table 4. Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) and Bartlett’s Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy = 0.607** |
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) เป็นสถิติที่ใช้ในการวัดความเหมาะสมของข้อมูลก่อนที่จะนำไปวิเคราะห์ด้วยเทคนิคการวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) หรือการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (Principal Component Analysis) โดย KMO จะบอกให้เราทราบว่าตัวแปรต่างๆ ในชุดข้อมูลมีความสัมพันธ์กันมากน้อยเพียงใด และความสัมพันธ์นั้นเหมาะสมที่จะนำไปใช้ในการวิเคราะห์ปัจจัยหรือไม่ Kaiser-Meyer-Olkin เป็นเครื่องมือที่สำคัญในการวิเคราะห์ปัจจัย ช่วยให้เราประเมินความเหมาะสมของข้อมูลก่อนที่จะนำไปวิเคราะห์ และช่วยให้เราได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและน่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294975072300041X |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
Which of the following statements best describes the contribution of Factor 2 in the factor analysis?
|
It is related to soil analysis and plant nutrient utilization. |
|
ได้อ่านเนื้อหาในส่วนที่ 2 แล้วเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและการใช้ประโยชน์ธาตุอาหารพืช
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294975072300041X |
การวิเคราะห์ดิน (soil analysis): การตรวจสอบคุณภาพดิน
ธาตุอาหารพืช (plant nutrient): สารอาหารที่พืชต้องการเพื่อเจริญเติบโต |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
Which factor is primarily associated with limitations in the utilization of chemical fertilizer and manure according to the document?
|
Factor 2 |
|
จากการค้นหาข้อมูลจากในงานวิจัยในขอบเขตเนื้อหาที่มีให้ในคู่มือการสอบจึงพบคำตอบ
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294975072300041X |
การให้ธาตุอาหารพืช: ปุ๋ยเคมีเป็นสารที่มีธาตุอาหารพืชหลัก (ไนโตรเจน, ฟอสฟอรัส, โพแทสเซียม) และธาตุอาหารรอง,การทำลายวัสดุอินทรีย์: ปุ๋ยหมักเป็นปุ๋ยที่ได้จากการย่อยสลายวัสดุอินทรีย์ (เช่น ใบไม้ เศษอาหาร) โดยกระบวนการหมัก,กระบวนการหมัก: การสร้างปุ๋ยหมักรวมถึงการควบคุมอุณหภูมิ ความชื้น และการเติมอากาศ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างปุ๋ยหมักที่มีคุณภาพ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
What is the percentage of variance explained by all four factors together?
|
51.295% |
|
จากการค้นหาข้อมูลจากในงานวิจัยในขอบเขตเนื้อหาที่มีให้ในคู่มือการสอบจึงพบคำตอบ |
จากเนื้อหาในขอบเขตเนื้อหา
**A total of 4 factors explaining the sustainable manure utilization of farmers were obtained as a result of the factor analysis. These 4 factors explain 51.29 % of the total variance.**
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294975072300041X |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
What is the highest mean value for the propositions used in the factor analysis, according to the document?
|
2.814 |
|
จากการค้นหาข้อมูลจากในงานวิจัยในขอบเขตเนื้อหาที่มีให้ในคู่มือการสอบจึงพบคำตอบ |
จากเนื้อหาในขอบเขตเนื้อหา
**Table 3. Descriptive statistics for the variables**
A1 ค่า Mean = 2.814
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294975072300041X |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
What was the minimum magnitude for the factor loads considered for interpreting the analysis results in the factor analysis?
|
0.30 |
|
จากการค้นหาข้อมูลจากในงานวิจัยในขอบเขตเนื้อหาที่มีให้ในคู่มือการสอบจึงพบคำตอบ |
จากเนื้อหาในขอบเขตเนื้อหา
**The minimum magnitude of the factor loads should be 0.30 (Barnes et al., 2001).**
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294975072300041X |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
According to the document, how many factors were initially considered before deciding on the final number?
|
4 |
|
จากการค้นหาข้อมูลจากในงานวิจัยในขอบเขตเนื้อหาที่มีให้ในคู่มือการสอบจึงพบคำตอบ |
จากเนื้อหาในขอบเขตเนื้อหา
**A total of 4 factors were identified based on the factor analysis results by considering the variance and additive variance criteria.**
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294975072300041X |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
Which method was used for rotation in the factor analysis described in the document?
|
Varimax |
|
จากการค้นหาข้อมูลจากในงานวิจัยในขอบเขตเนื้อหาที่มีให้ในคู่มือการสอบจึงพบคำตอบ |
จากเนื้อหาในขอบเขตเนื้อหา
**While some load values in each column approach the value of 1 in this method that gives priority to the columns of the factor loads matrix for simplifying the data, the other load values approach 0. For this purpose, varimax rotation was applied to maximize the factor variances after which principal components method was used for factor analysis for a better interpretation of the results (Kaiser, 1958).**
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294975072300041X |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
Based on the factor analysis, how is Factor 1 defined in the document?
|
Chemical fertilizer and manure utilization level and efficiency perception |
|
จากการค้นหาข้อมูลจากในงานวิจัยในขอบเขตเนื้อหาที่มีให้ในคู่มือการสอบจึงพบคำตอบ |
จากเนื้อหาในขอบเขตเนื้อหา
**Factor 1 “Chemical fertilizer and manure utilization level and efficiency perception**
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294975072300041X |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|