REDRESSING THE MUNICIPAL AFFAIRS WITH DIGITAL SPATIAL DATA TOWARD RESPONSIBLE LAND GOVERNANCE
Notice bibliographique
Résumé
This research offers a basis for spatial data management case in point that the land governance strategy denoting as a routine of digital spatial data legacy development is a major stipulation to the "land resources" and the "community services".Until 2015, Ontario's municipalities cover just 17% of its landmass where the municipal affairs pace complications in land use reckoned to the seven provincial plans.The Greater Golden Horseshoe Growth Plan often cloaks the multijurisdictional constraints, for example, the amendment of the municipal zoning ordinance, land registry and surveys, land claims and conciliations, and housing options and taxations.The emphasis is to contour: first, identification of the key attributes and entity-sets; second, structuring of the geo-relational database connecting the local activities at the dissemination areas; and finally, the thematic features of each municipality and their contiguity.On the contrary, responsible land governance in municipal affairs is obviously substance at least to the three central obligations such as approach in integrated land management, shared periphery negotiation for economic and environmental growth moratoria, and digital data automation properties and protocols.The suggestion is that a massive development of digital spatial data is necessary to readdress the municipal affairs toward responsible land governance 1 .
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».