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Enregistrement W1791488657 · doi:10.1017/cbo9780511511400.003

Introduction

2006· book-chapter· en· W1791488657 sur OpenAlexaff
Nathalie J. Chalifour, Patricia Kameri‐Mbote, Lin Heng Lye, John R. Nolon, C. O. Okidi

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As human populations grow and land and natural resources come under greater pressure, land use planning has been an increasingly important subject of policy discussion at the national level. Governments, communities, and indeed all stakeholders are being forced to recognize the importance of not only rationalizing the use to which land is put, but even more importantly ensuring that land and resources are stewarded ecologically for future generations. Rooted in the inherently logical yet incredibly complex notion of sustainable development, intelligent land use and stewardship policies are being implemented in different regions of the world. The progress, however, is far too slow to bridge the gap between current development patterns and existing resources effectively. For example, urban growth continues unabated, while cities are unable to provide basic levels of sanitation, employment, health, and education for current residents. This book is an attempt to survey the global experience to date in implementing land use policies that move us further along the sustainable development continuum. Its chapters include diagnoses of the challenges of implementing sustainable land use policies that appear in different parts of the world. These chapters reveal that some problems are common to all jurisdictions, while others appear unique to particular regions. The book also includes chapters documenting new and emerging approaches such as reforms to property rights regimes and environmental laws. Other chapters offer comparisons of approaches in different jurisdictions that can present insights that might not be apparent from a single-jurisdiction analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3780,219

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,149 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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