Residential choice from a multiple criteria sustainable perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Minimizing travel in the urban environment facilitates the development of sustainable cities. A key aspect is that there is a wide supply of amenities and facilities in the neighbourhoods: if most of the needs of families, goods and services can be covered from the sub-centers of the residential areas, it will be possible to reduce daily intra-urban mobility. The objective of this work is to propose a ranking multicriteria method that facilitates the choice of an ideal residential location in terms of neighbourhood characteristics, especially in the search of sustainable mobility for each family characteristics. One of the main problems in several Multiple Criteria Decision Making methods is the assignment of criteria weights in the aggregation process. The proposed methodology in this paper, Un-weighted TOPSIS (UW-TOPSIS) is able to overcome that problem. In this Multiple Criteria Decision Making (MCDM) method the relative proximity of each decision alternative to an ideal solution is minimized for the un-known weights of the criteria which are the variables in the corresponding mathematical programming program. Thus, a ranking based on the relative proximity of each alternative to an ideal alternative is obtained without the a priori establishment of the criteria weights. The use of subjective weights in real decision making contexts, where for instance a ranking of alternatives is required, is subject to important criticisms. This could be the case of the ranking of neighbourhoods based on their sustainability.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».