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Enregistrement W2763866333 · doi:10.22067/gusd.v4i1.19757

fa_IR&سنجش و تحلیل سطوح توسعه یافتگی شهر بناب با استفاده از تکنیک های کمی

2017· article· fa· W2763866333 sur OpenAlexaboutno aff
براتعلی خاکپور, اصغر رشیدی ابراهیم حصاری, فهیمه عبادی نیا

Notice bibliographique

Revueجغرافیا و توسعه فضای شهری · 2017
Typearticle
Languefa
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable developmentTOPSISOrder (exchange)Regional scienceGeographyQuarter (Canadian coin)BusinessEnvironmental planningPolitical scienceOperations researchEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finding the Spatial disparities in cities developing strategies to deal with is one of the fundamental pillars of the sustainable development of cities .This paper is a review and analysis of economical, social and physical - spatial and infrastructural structures of Bonab and assessment of level of development by using two quantitative model of Morris and TOPSIS. So that the model results can be controld by another model. , Arc GIS software is used In order to Spatial analysis of quarters and research findings. Nature and methods of the survey is descriptive- analysis and the library – documental method is used to gathering information. different Structures of the city that analyzed by 17 quarter base indicators have suggested that the clear gap in existing structures between different quarters about levels of development, so quarters 2 , 7 and 10 are on the higher level of development and quarters 11 and 12 are deterioratingly disorganized in the city.results show urban managment could not success in fairly distribution of resourses and social services and reducing social unequality in quarters of the city And is necessary that effective steps taken to achieve sustainable development and social justice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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