An Indicator Model of the Spatial Quantification and Pattern Analysis of Urban Sustainability: A Case Study of Cincinnati, Ohio
Notice bibliographique
Résumé
Shen & Guo (2014) have recently developed an array of urban sustainability indicators (USIs) as a tool to measure urban sustainability. Using 2006 data for Saskatoon, Saskatchewan, Canada, they developed a theoretical integrated USI model with a hierarchical index system, to spatially monitor urban sustainability using geo-matic approaches and further statistically detect its spatial patterns. The purpose of this study is to apply Shen and Guo’s general approach to a major American city, Cincinnati, Ohio, utilizing U.S. census data from 2010, to test its utility beyond the original Canadian test case. In doing so, the model and its indicator structure were modified for the American context after a further review of sustainability indicators. Unlike Shen and Guo, however, the model is not subjectively weighted. Nevertheless, the revised model similarly applied both statistical analysis and geo-statistical analysis to explore how urban sustainability was spatially distributed and what spatial patterns (random, dispersed or clustered) for the indices could be found among Cincinnati’s census tracts. This work confirms Shen and Guo’s conclusion that geo-matic tools can be applied to detect spatially urban sustainability patterns, which can be provided visually for urban planners, managers and administrators for use in future policy making and implementation.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».