MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285891544 · doi:10.5539/jsd.v15n5p1

Comparative Sustainability Assessment: Rome, Italy and São Paulo, Brazil

2022· article· en· W4285891544 sur OpenAlexvenueno aff
Filipe Pohlmann Gonzaga, Gianluca Floris

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityMetropolitan areaRanking (information retrieval)GeographyPopulationRegional scienceSociologyDemographyArchaeologyComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rome and São Paulo share many cultural similarities, there are in São Paulo metropolitan area (M.A.) 6 million people from Italian descendancy, being the Italian population in São Paulo M.A. bigger than Rome’s. This study develops a sustainability assessment (S.A.) to obtain a comprehensive framework to assess the sustainability performance of both cities, compare them and propose a solution. Five metrics on which based the S.A. were chosen according to the results of a survey with São Paulo and Rome residents. To validate the effectiveness of these indicators two focus groups were conducted, then the indicators were valued, and a Sustainability Solution Space was applied to identify their interactions. A Multi-Criteria Analysis was carried out to assess which of the cities has currently the highest performance in terms of sustainability. Rome had a higher sustainability ranking than Sao Paulo, nevertheless both cities should improve corruption scores to improve their ranking.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Sustainable DevelopmentMême sujetSustainable Building Design and AssessmentTravaux en français237 207