URBAN PLANNING MODEL OF WATERFRONT RECREATION ZONES IN THE ALTAI MOUNTAIN REGION
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Over the past quarter of a century, the issue of urban development within regional settlement systems has not been a priority for most policy-makers and professionals. Much more attention has been focused on the issues arising from the expansion of major metropolises: Moscow, St. Petersburg, Yekaterinburg, Kazan, and several others (seven in total). In the meanwhile, the urban development of unique natural landscapes in other regions has been progressing on its own, without major supervision or proper attention from the professional community. For instance, the pristine land along Lake Baikal has undergone urban development without proper planning documentation; vast areas in the Irkutsk Region have been sold off for logging; and the Altai Territory and the Republic of Altai are seeing intensive development of unplanned recreation hubs. Purpose of the study: The study is aimed to create an urban planning model for unique natural landscapes. Methods: We used such methods as multi-factor analysis, photographic footage, opinion poll, and graphical modeling. Results: Out study results in an original model that illustrates the optimal location of new recreation hubs, mindful of preserving the unique environmental qualities of the natural landscape.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».