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Enregistrement W2001769806 · doi:10.1068/b36090

Measuring Urban Sprawl, Coalescence, and Dispersal: A Case Study of Pordenone, Italy

2011· article· en· W2001769806 sur OpenAlex
Federico Martellozzo, Keith Clarke

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning B Planning and Design · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban sprawlGeographyEconomic geographyPopulationEnvironmental planningLand useCartographyPopulation growthRegional scienceDemographyCivil engineeringEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A critical challenge of global change is managing the uncontrolled spread of cities into their surrounding rural and other land. The phenomenon of urban ‘sprawl’ is well known, but it remains controversial because there are no universal definitions about its etiology, nor of the causes and variables related to it. The goal of this study is to depict the temporal trend of sprawl, so as to identify a ‘sprawl signature’ and its evolution for the Italian Province of Pordenone focusing exclusively on spatial dispersion features. Data were compiled from multitemporal remote sensing and used to delimit urban expansion over time. We aim to describe the spatiotemporal patterns associated with urban sprawl using the perspective of the cyclical urban growth theory and focusing on measures that can detect the degree of spatial dispersion during time related to sprawl both in past and projected urban forms. Exactly how the spatiotemporal patterns of urban growth are identified is crucial for urban planners, as knowledge of them allows more efficient calibration of policies to control land-use change in order to satisfy specific needs of the population and prevent the risks and costs related to sprawl.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,153 · 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