Key Factors for Sustainable Industrial Cities
Notice bibliographique
Résumé
The industry is one of the main pillars of a strong economic city. Unfortunately, third world countries' industrial cities face environmental threats to the point that sustainable environments are considered a luxury (Pugh, C, 2013). According to a report issued by the Ministry of Agriculture and Land Reclamation in 2015 Egypt lost approximately 8618 acres of the finest farmland in the Delta and the Nile Valley as a result of urban sprawl on farmland to take advantage of employment opportunities and services in cities (Ministry of Agriculture land protection and land reclamation, 2015). The paper attempts to monitor different cases in the Egyptian context, trying to conclude the effective factors for their environmental and urban form as a result of industrial use. The Aim is to conclude key factors for sustainable industrial cities. The paper's results are based on a designed questionnaire that is analysed using SPSS. The questionnaire is completed with the help of experts and executives in order to specify the main factors in the sustainable urban form regarding industrial cities. It is followed by cluster analysis to determine the positive or negative effects of each element in relation to the rest of the elements concluding the most effective factor affecting the environment in every group as a tool to help the urban planning decision makers (environmental - urban - economic and social).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».