Examining the relationship between commercial and residential land uses and energy consumption using Gis and Vickor model (case study: District 6)
Notice bibliographique
Résumé
The city is a living thing whose population determines its future. Given its administrative and political pole in Iran, Tehran has attracted a significant population and District 6, given the establishment of commercial-administrative centers is the administrative pole. The purpose of the study was to examine and compare the energy consumption in the field of transportation and administrative-commercial buildings. For this purpose, the research method was based on a researcher-made questionnaire based on 6 main variables and 49 items. The sample size of 384 people was selected to reach the results using Cochran's test to answer. The study was applied in terms of purpose and descriptive-analytical in terms of nature. Data collection was based on library documents, and Vikor test was used to rank energy consumption and reach the final results. It has to be acknowledged that the results showed a significant relationship between social and economic factors in the field of transportation and residential and commercial areas until the end of January 2019. Other cases followed a 5-year pattern with a not-so-low consumption rate. Moreover, there was a significant relationship between pollutant production and energy consumption in the second quarter of each year. The statistical results based on the Vickor model showed that the first and second conditions of the above statistical test were confirmed and Districts 2, 3 and 8 have the best rank in terms of Q value, respectively, and the final result is correct.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».