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Enregistrement W2174939969 · doi:10.1061/9780784479377.049

Measuring Quality of Life from the Perspective of Neighborhood Accessibility

2015· article· en· W2174939969 sur OpenAlexafffundabout
Mojgan Zarekani, Monjur Panna, Ahmed Bouferguène, Mohamed Al‐Hussein

Notice bibliographique

RevueICCREM 2015 · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSustainable developmentPerspective (graphical)Quality of life (healthcare)Urban planningQuality (philosophy)Environmental planningField (mathematics)Land useComputer scienceBusinessRegional scienceEnvironmental economicsGeographyEngineeringPsychologyCivil engineeringPolitical scienceEconomicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quality of life (QOL) has been an ongoing subject of discussion in the field of urban planning and development in recent decades. Measuring QOL of residents through fundamental neighborhood metrics provides information on the living conditions of citizens and helps to promote sustainable social development. This study investigates the effect of neighborhood design on the QOL of residents. The metrics used to measure the QOL include availability and accessibility to goods and services. For the this paper, Edmonton, Canada, as an example of a growing city that brings challenges for urban planners in terms of sustainable development, is chosen for the case study. The methodology underlying this contribution relies on a comparative study of four neighborhoods located in four different parts of Edmonton having similar densities. The results of this study provide further insight into land development patterns and can assist decision makers involved in urban 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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