Comparison of GIS‐Based Logic Scoring of Preference and Multicriteria Evaluation Methods: Urban Land Use Suitability
Notice bibliographique
Résumé
Multi‐criteria evaluation (MCE) methods are useful tools to evaluate the land suitability for various uses and assist in the effective management of available land. Many common GIS‐based MCE methods, such as analytical hierarchy process (AHP), ordered weighted averaging (OWA), and a combination of AHP and OWA methods (AHP–OWA) are not able to fully represent all the logic that constitute a wide range of human decision‐making reasoning. Consequently, improved GIS‐based MCE methods such as Logic Scoring of Preference (LSP) method are needed. The main objectives of this study are to: (1) implement the GIS‐based LSP method for land suitability evaluation and (2) compare qualitatively and quantitatively the suitability maps generated by LSP and three GIS‐based MCE methods. This study was implemented with data sets from Boulder County, Colorado, USA for the case study of the urban land suitability evaluation. The qualitative properties of MCE methods and the Receiver Operating Characteristic (ROC) statistics were used as comparison metrics. The results indicate that soft computing methods and particularly LSP performed the best among GIS‐based MCE methods for the urban land use application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».