Spatial multi-criteria evaluation in 3D context: suitability analysis of urban vertical development
Notice bibliographique
Résumé
Urban densification is often seen as a process that aims to limit the negative environmental impacts of urban sprawl in rapidly growing cities by prioritizing planning policies stimulating vertical growth (or high-rise development) over expansion along the urban fringe. Densification of major Canadian urban areas has led to the proliferation of high-rises with an increasing proportion of residents occupying these buildings rather than traditional individual housing. Thus, there is a need for analytical methods that can evaluate the suitability of different residential units in vertical urban developments based on unique criteria for different stakeholders such as prospective residents, developers, or municipal planners. Multi-criteria evaluation (MCE) analysis with weighted linear combination (WLC) is frequently implemented in geographic information systems (GIS) to identify the appropriate solution(s) for a decision problem. However, there are currently no available MCE methods for spatial analysis that can provide evaluation in a three-dimensional (3D) GIS environment, such as for urban vertical development. Therefore, the main objective of this study is to propose a 3D WLC-MCE suitability analysis method for suitability of high-rise residential units in a dense urban area. Five preference scenarios were developed and applied to data from City of Vancouver, Canada. The results indicate that south-facing units and units on higher floors generally exhibit higher levels of suitability as they are less affected by the noise and pollution of the urban road network and receive more sunlight and ocean views. The proposed 3D MCE approach can be used for urban planning and property tax assessment.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».