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Enregistrement W3118253519 · doi:10.1108/ohi-03-2016-b0013

Regional Plans of Mountainous City Architecture Based on Ecological System

2016· article· en· W3118253519 sur OpenAlexaff
Peng Wang, Xingpeng Chen, Xiaomeng Wei

Notice bibliographique

RevueOpen House International · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensGovernment of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpace (punctuation)Landscape architectureArchitectureDevelopment (topology)GeographyEnvironmental resource managementArchitectural engineeringBusinessCivil engineeringComputer scienceEngineeringEnvironmental scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On the basis of the research data of 120 enterprises from 10 development zones in Gansu Province, we conducted regional planning research combining enterprise architecture with ecological green space environment system. We determined that the largest part of the green space pattern is the “other green space,” which mainly depends on the formation of super large plantation. However, this part is consistently decreasing in recent years. Affiliated green space became the largest in the green space patterns because of the high degree of vertical greening of the enterprise architecture in the development zones. The high fragmentation of the affiliated green space also leads to the high fragmentation of the entire green space of the development zone. In future regional planning of development zones, future planning of the green space can take the current green space as the basis, use the road green space and green corridors nearby waters as the basic framework to connect other patterns of green space, and form a ring-shaped enclosure, reticular structure, and wedge-shaped and dotted supplemented regional pattern. Meanwhile, the road green space system can be reasonably arranged by setting new green space spots at road intersections and key strategic positions to connect the isolated green space patches and improve the connectivity of the green space.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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