The comparison of a revised Leopold matrix and fuzzy methods in environmental impact assessment, a case study: The construction of Al‐A'amiriya residential complex, Baghdad, Iraq
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental impact assessment (EIA) is an efficient method to recognize and alleviate the unfavorable and inevitable impacts of human activity on the environment. The EIA is dependent on expert opinions, which can be influenced by personal experience and knowledge. To evaluate this influence, we carried out EIA of 6,000 residential apartment units of Al‐A'amiriya, Baghdad, Iraq, using a revised Leopold matrix and fuzzy methods. The matrix results reflected the direct opinions of experts. The fuzzy method was developed according to the principles of expert comments. In the matrix method, the environmental impacts of each activity were evaluated by scores between −5 (very bad) to 5 (very good). The inputs to the fuzzy method were intensity and weather stability. The fuzzy estimation of the environmental impact was composed of a group of three values; P1 as the intensity, P2 as the extent, and P3 as the persistence. We gathered the expert opinions and used the Analytical Hierarchical Process to determine the weighting coefficient of each fuzzy anticipation. The matrix method was dependent on the expert opinions. The mean values of the matrix and P ‐values in each column and row scores depict the impacts of a project on the environmental aspects and each element of construction on the environment. The comparison of the results indicated an average difference of 30% between the Leopold matrix and fuzzy methods. In regard to the availability and sufficiency of data, the difference was around 10%.
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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 | 0,015 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle