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Enregistrement W2947396165 · doi:10.3390/su11112997

An RP-MCE-SOP Framework for China’s County-Level “Three-Space” and “Three-Line” Planning—An Integration of Rational Planning, Multi-Criteria Evaluation, and Spatial Optimization

2019· article· en· W2947396165 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Land Suitability Analysis
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPlan (archaeology)Rational planning modelComputer scienceSpatial planningSpace (punctuation)Land-use planningUrban planningAnalytic hierarchy processOperations researchLand useEnvironmental resource managementEnvironmental planningGeographyCivil engineeringEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Three-space” (including agricultural space, urban and rural construction space, and ecological space) and “three-line” (including urban development boundary, prime farmland control line, basic ecological control line) planning has been regarded as an essential measure for China’s city and county level “multiple-plan integration”. It handles the multiple planning objectives of development management, agricultural land preservation, and ecological resource protection. This article proposes a rational planning with multi-criteria evaluation and spatial optimization (RP-MCE-SOP) framework for China’s county-level “three-space” and “three-line” planning by following the rational planning (RP) model and taking advantages of multi-criteria evaluation (MCE) and spatial optimization (SOP) techniques. The framework includes five steps of building the SOP model, land suitability evaluation with MCE, optimization problem solving, post-processing of land allocation solutions, and applying post-processed solutions to “three-space” and “three-line” planning. The framework was implemented in Dongxihu District of Wuhan City with the Boolean aggregation and analytical hierarchy analysis (AHP) MCE techniques and the patch-based Non-dominated Genetic Algorithm (NSGA-II) SOP algorithm. The case study shows: (1) The framework is feasible and useful for assisting decision making in “three-space” and “three-line” planning. (2) The planning solutions protect ecologically sensitive spaces and high-quality agricultural land and plan future construction in the urban peripheral area or transportation convenient areas. (3) The solutions are useful for planning the hard boundaries for ecological resource protection and prime farmland preservation and setting both hard and soft boundaries for urban growth.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,306 · 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