Modelling Land Use Changes at the Peri-Urban Areas using Geographic Information Systems and Cellular Automata Model
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.
Notice bibliographique
Résumé
In many cities, urban area expansion encroaches into agriculture area especially at the peri-urban region. While it helps to minimize commuting duration and distance between and in and out of cities, peri-urban area, however, experiences land loss due to housing needs, economic transformation from agricultural activities, environmental degradation, and decline of agricultural land without any replacement by alternative economic activity. Land use changes at peri-urban areas is a complex and dynamic process which involves both natural and human systems. In monitoring and evaluating these dynamic changes, GIS can effectively be used to detect trends of urban expansion and predict future growth pattern. This paper discusses the study undertaken in Seberang Perai region of Penang State which experience significant land use transformation since the 1970s. GIS was integrated with Markov Cellular Automata Model to evaluate land use changes and forecast land use pattern until the year 2020. It was found that significant changes have occurred since 1990s and the same urban growth pattern will continue. Major concentration of urban development will grow towards the southern districts. The constraint used, namely valuable paddy fields, manage to control urban development in the northern district. The findings provide invaluable information for planners and decision makers in managing and planning urban growth.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle