Geographically evaluating urban-wildland juxtapositions across 36 urban areas in the United States
Notice bibliographique
Résumé
As human populations become concentrated in larger, more intensely urbanized areas connected through globalization, the relationships of cities to their surrounding landscapes are open to social, ecological, and economic reinterpretation. In particular, the value of access to nature in the form of nearby undeveloped wildland to urban populations implies a relatively novel type of synergistic city-region relationship. We develop a robust and replicable metric – the urban-wildland juxtaposition (UWJ) – that quantifies critical dimensions of the juxtaposition of the urbanicity of cities with the quantity of nearby unbuilt wildlands, based on the spatial proximity and relative intensities of these two contrasting system types. Using a distance-decay gravity model, this analysis provides documentation on the calculation of the UWJ and its component metrics, urbanicity (U) and wildland (W) and then presents U, W, and UWJ metrics for 36 urbanized areas representing all regions of the U.S., providing the basis for comparisons and analysis. We explore the potential of the metric by testing correlations with “creative class” employment and public health measures. The UWJ has implications and potential applications for demographic, economic, social, and quality-of-life trends across the U.S. and internationally.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».