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Enregistrement W2123934033 · doi:10.5539/ass.v10n22p70

Rapid Urbanization-Its Impact on Sustainable Development: A Case Study of Udon Thani, Thailand

2014· article· en· W2123934033 sur OpenAlexvenueno aff
Thanadorn Phuttharak, Apisak Dhiravisit

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKhon Kaen University
Mots-clésUrbanizationGovernment (linguistics)Local governmentTertiary sector of the economyBusinessGeographyEconomic growthSocioeconomicsEnvironmental planningEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article focused on the pattern of land-use change based on urbanization and the impacts of land-use change on the local community in Udon Thani. Udon Thani was selected as a case study in this article because the rapid growth rate of the city was higher than that of other cities in decades. The study was conducted by satellite images analysis in order to compare the Udon Thani municipality and the suburban areas from 1989-2014. Group discussion was used with representatives from local communities, government sectors, and private sectors. Results revealed that the urbanization process has been settled based on both push and pull factors. Push factors consisted of the expectation of rural people in employment and income. Pull factors consisted of the expansion of the industrial sector, particularly in service and retail sectors, which affected the land-use change in the Central Business District (CBD) and surrounding communities. In addition, impacts of land-use changes on the community were found from several perspectives, including the economic, social, and environmental perspectives.

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 enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,649

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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