The well-being of nations: an empirical assessment of sustainable urbanization for Europe
Notice bibliographique
Résumé
The current integrity of the planet is being stressed beyond its biological capacity, and understanding urban landscapes is more important now than ever. A major landmark in human–planetary evolution was reached recently with a majority of people now living in cities, and rural-to-urban migration is predicted to continue into the next century. Landscape change associated with exponential population growth poses major challenges to coupled human and natural systems. Although some progress has been made, to date there exist no ‘ideal’ instrument for achieving sustainability on neither regional nor local scales. Because there is limited applied evidence investigating landscape form (e.g. configuration) and population dynamics (e.g. population density) with measures of sustainability, this research area requires further investigation. Using Human Wellbeing Index (HWI) and Ecosystem Wellbeing Index (EWI) from Robert Prescott-Allen’s The Wellbeing of Nations: A Country-by-Country Index of Quality of Life and the Environment, a macroscale empirical study was created to further understand sustainable urban development across 33 European countries. Exploratory spatial data analysis was utilized to illustrate Wellbeing clusters across the study area, and spatially enabled regression methods were employed to create regional sustainable urbanization models for explaining Wellbeing indices. With population density, two urban class configuration metrics (e.g. COHESION, PD) were found significant at explaining both HWI and EWI. Between 2000 and 2006, changes in urban morphology and population density were also assessed for 31 of the aforementioned 33 European countries. Findings suggest that conventional urbanization processes will continue to disconnect socioeconomic welfare from life-supporting ecosystem services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».