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Enregistrement W2009515758 · doi:10.1080/08111140802308737

Balancing Economic Development and the Preservation of Agricultural Land: An Evaluation of Shanghai's Municipal Land Use Plan

2008· article· en· W2009515758 sur OpenAlexaff
Wenwei Ren, John Meligrana, Zhiyao Zhang, Bruce C. Anderson

Notice bibliographique

RevueUrban Policy and Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Socioeconomic Reforms and Governance
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMinistry of Land and Resources of the People's Republic of China
Mots-clésMegacityArable landEnvironmental planningLand-use planningLand usePlan (archaeology)Agricultural landUrban planningAgricultureRegional planningUrbanizationBusinessStrengths and weaknessesLand developmentGeographyEnvironmental resource managementEconomic growthEconomicsCivil engineeringEngineeringEconomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The megacity of Shanghai faces enormous planning challenges, particularly controlling rapid urban growth and preserving some of the world's most fertile agricultural land. Almost two-thirds of Shanghai's territory is classified as agricultural land. Maintaining this high ratio of agricultural land to total land area and, at the same time, accommodating a large and rapidly increasing urban population represents an immense and complex planning challenge. Shanghai has recently adopted a Municipal Land Use Plan to address some of these planning challenges. This article provides a review, analysis and critique of Shanghai's Municipal Land Use Plan. From a review of the relevant literature, this article develops a framework to evaluate Shanghai's plan. This framework provides a qualitative assessment of the strengths and weaknesses of the SMLUP's overall goal of preserving arable land and fostering urban-economic development.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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