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Enregistrement W2260501531 · doi:10.2495/sdp-v10-n6-843-862

Landscape changes due to quarrying activities as a project parameter for urban planning

2015· article· en· W2260501531 sur OpenAlexvenueno aff
Dario Lippiello, Guido Alfaro Degan, Mario Pinzari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi Roma Tre
Mots-clésPluckingEnvironmental planningUrban planningLandscape planningSite planGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental scienceRegional planningCivil engineeringEngineeringMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a procedure to analyse the consequences induced by extractive activities on the surrounding landscape.The objective is to predict the extent of visual interference a given extractive venture will have on the landscape, while taking into account the landscape sensitivity of the area.To this aim, a method is proposed for evaluating the relationship between extractive methods and resultant visual impact by means of a case study in the Lazio region of Italy.Having determined the site for the extractive activities, an annual production target is fixed.In relation to the type of material to be extracted, various options are then selected according to the possible extraction methods and, for each of these, quantitative indicators associated with the resulting visual impact are determined and evaluated.The landscape sensitivity of the area surrounding the site is considered to evaluate the possible effect on the various types of observers who may be present.The procedure described in this article constitutes a concise instrument to be used as a decision-making aid during the planning stage of a quarrying or mining venture.It would equally be of help to the regulatory authorities and to any property developers involved in making building choices, which would be affected by nearby extractive plants or any large construction work in general.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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