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Enregistrement W3105769335 · doi:10.18280/ijsdp.150701

Assessing Progress Towards Sustainable Development in the Urban Periphery: A Case of Greater Cairo, Egypt

2020· article· en· W3105769335 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Salem, Naoki Tsurusaki, Prasanna Divigalpitiya, T Osman, Omar Hamdy, Emad Kenawy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable developmentEnvironmental planningUrban planningGeographyEconomic growthBusinessRegional sciencePolitical scienceCivil engineeringEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the last few decades, sustainable development (SD) has increasingly received attention globally. Therefore, international organizations and researchers sought to assess progress towards SD at different territorial levels. However, most of the studies were conducted at the city level and a very small number of studies has conducted at the urban periphery territory. This study aims to fill the current research gap through assessing the progress towards SD in the urban periphery of Greater Cairo (GC) in Egypt between 1996-2017. Eight composite indicators have been employed to assess the progress towards SD in this territory. These composite indicators were constructed based on the 14 individual indicators associated with sustainable development goals. The results showed meaningful progress achieved in the peripheral municipalities of GC, particularly in infrastructure and education indicators, while the economic and environmental indicators have deteriorated, particularly after the civic revolution of 2011. In addition, the study found a development gap between the urban periphery and the main urban agglomeration in GC, particularly in the infrastructure aspect. These results highlight the deficiencies that exist in the urban periphery of GC which help decision-makers to prepare appropriate policies to improve SD in such territory.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeQualitatif
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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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