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Enregistrement W4293149616 · doi:10.1080/07352166.2022.2090371

Examining the impact of in-situ infrastructural upgrading on sustainability in informal settlements: The case of Accra, Ghana

2022· article· en· W4293149616 sur OpenAlex
Hsi‐Chuan Wang

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Urban Affairs · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban and Rural Development Challenges
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWashington University in St. Louis
Mots-clésRelocationSustainabilityHuman settlementPsychological interventionSettlement (finance)BusinessInformal settlementsEnvironmental planningIntervention (counseling)Economic growthEnvironmental resource managementGeographyEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many researchers advocate in-situ upgrading (providing local services and infrastructure) over relocation or resettlement for informal settlement intervention. However, the outcomes from the in-situ approach should be studied further, especially how they affect neighborhood sustainability. Toward that end, this paper investigates how the sustainability performance of settlements correlates with in-situ upgrading. Since Accra broadly employs in-situ upgrading to help underserved areas catch up, it serves as a helpful case study to identify how other African cities could evolve in the future. The findings show that in-situ infrastructural interventions will lead to better sustainability. Meanwhile, the satisfaction levels of infrastructure interventions are varied not only because of the different locations and stakeholders, but also due to their comprehensiveness and the timely upgrades undertaken for settlement expansion. This paper suggests in-situ upgrading is fundamental to Accra and many other African cities as it represents an essential guide to urban development and an opportunity for a “bottom-up” response to existing households.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,278 · 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