The comparison of spatial characteristics in urban landuse growth among the central and sub-cities in Shanghai Region
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Notice bibliographique
Résumé
By using multi temporal remotely sensed data of TM ETM, the spatial behavior of urban growth in Shanghai Region was studied by establishing and applying the urbanization metrics (i e UPI UII) in GIS buffering analysis, which was also used in comparing and analysing the spatio temporal changes in urban landuse growth of central and sub cities of Shanghai The results showed that: 1) Being without influence of large scale geomorphic heterogeneity except geo contrast between the ocean and terrene, the spatial behavior of urban landuse expanding is largely regulated by the distance to the Shanghai central city (i e CBD) Urban landuse expanding exhibited the distinctive spatial characteristics in different periods, and the activity spatial distribution of urban expanding circle also showed their unique traits in different periods. 2) The urban landuse growth presented obvious trends in directional variation The overall directional variation within 10 km to the CBD is dominated by spatial heterogeneity in central urban landuse growth, whereas the distribution and the variation in growth rate of sub cities play the key role in overall directional heterogeneity beyond 10 km to the CBD, and the small scale geomorphic variation from the spatial pattern of rivers and channels also shows its contribution. 3) Shanghai central city keeps overwhelming preponderance to the sub cities in magnitude, intensity and potential of urban landuse growth Affected by the location and sociao economic condition, the main sub cities performed differently in their spatial behavior of urban landuse growth individually, and thus can be classified into four categories according to their performance in urban landuse expanding (i e Standard, Passive, Steady and Irregular types)
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle