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Enregistrement W2275769511 · doi:10.6007/ijarbss/v5-i7/1710

The Study of The Environmental Sustainability of Rural Housing in Lorestan province, Iran

2015· article· en· W2275769511 sur OpenAlexaff
Alireza Gholami, Seyed Eskandar Seidaie, Ahmad Taghdisi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Academic Research in Business and Social Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityBusinessEnvironmental planningGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study has assessed the environmental sustainability of rural housing in terms of quantitative and qualitative indicators, according to the latest information resources from the Statistical Center of Iran and the Housing Foundation of Islamic Revolution, together with analytical and technical methods. Data collection was conducted using TOPSIS method, the coefficient of dispersion, and cluster analysis. Results from the TOPSIS method, which was used for analyzing the application of environmental indicators of rural housing, show that the CLi values of this index in the cities of Dorood and Aligoodarz are 0.461376 and 0.103033, respectively. Delfan, Azna, and Khoramabad, as wealthier cities, are next in the ranking, following the city of Dorood. The CLi values obtained from environmental measures of rural housing reveals the existence of gaps and divergence between the cities of Lorestan province. Coefficient of dispersion indicators show that the ratio of housing with appropriate sewage system (wastewater) by a factor of 1.153702734 has the highest coefficient of dispersion and the ratio of housing with appropriate sewage system (toilet) with a coefficient of determination of 0.02354327 has the lowest coefficient of dispersion among the indicators. The results show that the environmental indicators in the cities such as Aligoodarz, Poldokhtar, and Koohdasht, where there are livestock activities, are in more unsustainable situation, as compared to other cities of the province.

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)0,004
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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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