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Enregistrement W3136290802 · doi:10.1177/0975425321997973

Urban Sprawl and Land Cover in Post-apartheid Johannesburg and the Gauteng City-Region, 1990–2018

2021· article· en· W3136290802 sur OpenAlexaff
Samy Katumba, David Everatt

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Urbanization Asia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban sprawlUrbanizationGeographyContext (archaeology)Economic growthPopulationEconomic geographyPoliticsPopulation growthUrban planningPolitical scienceDevelopment economicsEnvironmental planningSociologyEconomicsArchaeologyCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Johannesburg and the broader Gauteng City-Region in which it is located are considered to be the economic powerhouse of South Africa. This has led to massive population growth in the region, as well as severe inequality. Given South Africa’s history of racially excluding black South Africans from urban areas, ongoing research in this area has to analyse land cover and define ‘sprawl’ in a context where the technical language has politically loaded overtones. This article tries to understand the scale of informality within a broader examination of urbanization and sprawl. It concludes that in the absence of a formally adopted urban edge and under massive pressure from population growth (natural and via migration), formal dwellings (residential and economic) have grown unchecked, and informality is now growing at high speed and also largely without regulation or control. With no apparent political will to stop urban sprawl, both informal and formal covers are steadily pushing towards provincial borders, while densifying in Johannesburg in particular.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,821

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,160 · 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'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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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