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Enregistrement W4221018098 · doi:10.18280/ijsdp.170132

The Transformation of Compact Rural Human Settlements in South Africa - The Case of Elim in Limpopo

2022· article· en· W4221018098 sur OpenAlexvenueno aff
Daphne Ntlhe

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Economic Development and Planning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZoningUrbanizationHuman settlementLand useSpatial planningGeographyUrban planningStatuteLand-use planningEnvironmental planningEconomic growthLawPolitical scienceCivil engineeringArchaeologyEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land-use change entails changes in existing land use usually guided by spatial planning laws and the pollical influence of the state. The paper examined the impact of spatial strategies, laws, and policies on land-use change in Elim. A qualitative case study method was used to achieve the study’s purpose. Historical review of laws and satellite images of Elim in 1964, 1985, 1993, 2002, 2014, and 2020 were used to identify the impact of the rules and the extent of the land-use changes from 1964 to 2020. The study revealed that apartheid laws for creating exclusive homelands and townships for blacks significantly impacted Elim’s spatial pattern. The statutes produced displaced urbanization in homelands represented by large townships, betterment policy modernized traditional villages into compact villages with modernist characteristics, and Integrated Development Planning managed to integrate urban and rural areas to transform Elim into a mixed-use neighborhood. The analysis demonstrated that integrated and spatial development plans could guide development without zoning in rural areas, particularly in communal areas, to promote integration and create mixed-use neighborhoods. Modernist planning adopted a top-down approach, while the integrated development strategy embraces a bottom-up approach. The study will assist planners and lawmakers improve the spatial planning process.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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