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Enregistrement W4281657746 · doi:10.3390/urbansci6020038

Addressing Negative Externalities of Urban Development: Toward a More Sustainable Approach

2022· article· en· W4281657746 sur OpenAlexaff
Christopher R. Correia, Mark Roseland

Notice bibliographique

RevueUrban Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Planning and Valuation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExternalityVisibilitySustainable developmentEconomicsPublic economicsOrder (exchange)WelfareBusinessEnvironmental economicsEconomic geographyEconomic systemMicroeconomicsPolitical scienceGeographyMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sheer size, growth, and complexity of cities worldwide are creating an ever-increasing burden of negative externalities on society and the environment. This systematic review aims to illuminate the broad range of negative urban development externalities and to analyze them in way that sharpens our ability to perceive, anticipate, and manage them. After finding that negative urban development externalities are more complex and diverse than has been previously articulated in the literature, the paper categorizes a representative sample by type (social, environmental, and economic) and identifies three modes of impact (visibility, emergence, and distribution) that make them extremely challenging to anticipate and mitigate. The most problematic negative externalities are social or environmental, with low visibility, cumulative patterns of emergence, and effects that extend beyond regulating jurisdictions. The analysis then draws on welfare economics to strengthen the case for the proactive management of these negative externalities and analyzes the competencies and capacities of local governments to strategically intervene in order to more effectively achieve sustainable development.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSans objet
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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