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Enregistrement W2033670253 · doi:10.1080/1747423x.2012.679748

How does land use policy modify urban growth? A case study of the Italo-Slovenian border

2012· article· en· W2033670253 sur OpenAlexfundno aff
Gargi Chaudhuri, Keith Clarke

Notice bibliographique

RevueJournal of Land Use Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di TriesteMcGill University
Mots-clésLand useLand use, land-use change and forestryGeographyCohesion (chemistry)Land-use planningPlan (archaeology)Environmental resource managementEnvironmental planningRegional sciencePhysical geographyEnvironmental scienceArchaeologyCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the impact of land use policy variations on urban growth in a transborder region. A primary analysis is conducted using multitemporal maps and satellite imagery for the adjacent cities of Gorizia, Italy, and Nova Gorica, Slovenia, twin towns historically trapped on a political border, a line that has changed in its degree of separation from extreme during the Cold War to minimal today. The SLEUTH land use change model is calibrated and used for forecasting land use change from 2005 to 2040. The model is run under three different scenarios, once for the whole area and twice independently for the two sides of the border, allowing a comparison of the resulting differences. The validation of the results shows that both the cities are growing independently and that territorial cohesion has no impact on change in land use pattern of the region. To plan for a sustainable future, it is invaluable to be able to successfully demonstrate policy impacts via computer modeling, simulation, and visualization and to use the forecasts within decision and planning support systems.

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 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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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