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Enregistrement W2810332281 · doi:10.2495/dne-v13-n2-147-155

A methodology for illegal settlements re-conversion

2018· article· en· W2810332281 sur OpenAlexvenueno aff
Donatella Cialdea, Nicola Quercio

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Planning and Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman settlementSettlement (finance)UrbanizationBusinessEnvironmental planningOrder (exchange)Residential areaGeographyPolitical scienceEconomic growthLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the phenomenon of illegal settlements.The case study focuses on the Molise region in the South of Italy, which is characterized by the absence of wide-area plans.In fact, the weakness of the existing plans at municipal level meant that the increase in buildings could not be controlled, especially in non-urban areas.This resulted in urban areas, planned for the supply of services, remaining agricultural zones and agricultural areas becoming useful for new residential expansions.Our dissertation explores the effects of Molise Regional Law no.17/1985, following the enactment of National Law no.47/1985 (rules for building planning control).The national law imposed on municipalities the task of cordoning off illegal settlement areas in order to reclassify them into new planning tools.The problem was that the new classification, oriented to residential utilization, requires the realization of appropriate facilities (urbanization, public parks, schools, parking areas, etc.) that do not actually exist.Consequently, in many cases it was necessary to draft appropriate renewal plans to include these facilities.In fact, the national law was oriented to support a special type of planning tool, delegating detailed rules to regions.This issue was analyzed by the l.a.co.s.t.a.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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