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
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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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».