Long-Term Expansion Plan of Intermediate Cities Using GIS: The Case of Sinjar City, Iraq
Notice bibliographique
Résumé
According to UIA-CIMES Declaration, several governments have included a group of intermediate cities in their program for sustainable urban development. In third world countries, many of these urban areas still suffer from neglect and shortcomings in the production process of well-thought-out urban expansion plans, regardless of their capacity and potential for urbanization and transformation. This research aims to take advantage of the digital capabilities of GIS software to study the most effective factors in formulating urban expansion plans necessary to develop appropriate policies for intermediate cities from the perspective of UIA-CIMES. Its methodology focuses on identifying a range of factors affecting the development of the master plan for these cities, including identifying many aspects related to sustainable urban development such as cultural, physical, economic, and environmental aspects, with their details and land uses, besides determining several urban factors and indicators approved for differentiation and classification of expansion areas. This is followed by an analytical study of the Idrisi program on the city of Sinjar in northern Iraq as a case study to provide a comprehensive view of the urbanization of the city in a long-term GIS plan. Idrisi is characterized by its ability to deal with raster images more than vector graphics, and the ease of working and training. After extracting the results, planning trends are analyzed and identified to show the appropriate land use for each of the mentioned expansion areas. These results are available to the decision-maker in formulating the scenario of the new master plan for Sinjar city 2040. The analysis of the potential expansion areas utilizing Idrisi has revealed the existence of two types of regions in Sinjar: basic expansion zones and non-basic expansion zones, and the study of its future expansion must be based on the principles of sustainable urban development according to long-term planning.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».