Landscape aesthetic and visual analysis facing the challenge of development of sustainable landscapes – a case study of the post-industrial area to the left margin of the Arade River
Notice bibliographique
Résumé
It is increasingly recognized that growing demands for diverse, multifunctional and quality recreation landscapes have placed a high pressure on the natural resources and its management.This fact coupled with the current common way of perceiving landscape as something separate from us, with several functions for society and individuals -in spite of something that changes automatically according to cultural, economic and social changes, enhances the necessity for developing new approaches and methodologies that effectively apply sustainable principles to landscape monitoring, planning and management.For this reason, adequate information about the existing landscape and about the nature of places that it is desirable to make cannot be the result of superfi cial approaches based exclusively on designers and planners' ideas.Even if planning and monitoring programs frequently use remote sensing data and focus only on changes in land cover and land use in relation to values such as biodiversity, land capability and recreation, they often neglect landscape aesthetics, cultural heritage and public will.To show that it is possible to combine all these factors in a specifi c approach, this paper presents a specifi c study of the estuarine landscape of the Arade River in Algarve, Portugal, based on a methodology that incorporates SWOT (strengths, weaknesses, opportunities and threats) analysis and aesthetic, cultural, biophysical and social factors in landscape assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».