MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2799936848 · doi:10.1680/jcien.18.00005

Sustainability cost curves for urban infrastructure planning

2018· article· en· W2799936848 sur OpenAlexafffundabout
Daniel Hoornweg, Mehdi Hosseini, Christopher Kennedy

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Civil Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensUniversity of VictoriaOntario Tech University
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésSustainabilityUrban planningUrban infrastructureEnvironmental planningChinaSustainable developmentTransportation infrastructureBusinessPublic infrastructureInfrastructure planningTransport infrastructureEconomic growthGeographyTransport engineeringCivil engineeringPolitical scienceEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global urban infrastructure spending is expected to triple by 2050 as cities try to keep up with growing populations and retrofit ageing civil works. However, long-lived infrastructure needs to be developed within local and global limits and aspirational targets such as the United Nations sustainable development goals. This paper presents an approach to measure and prioritise urban infrastructure as it relates to sustainability boundaries and targets. It provides a simple yet powerful tool for public policy and urban infrastructure planning. As an example, the method is applied to nine real transportation projects in Toronto, Canada, and these are compared with urban transport projects in Brazil, China, India and Senegal.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,701

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Civil EngineeringMême sujetEnvironmental and Social Impact AssessmentsTravaux en français237 207