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Enregistrement W4361279137 · doi:10.12924/cis2023.11010001

Evaluating the Effectiveness of Commercially Developed Appraisal Instruments (CDAIs) Using Composite Indices to Assess, Compare, and Rank the Liveability, Quality of Living and Sustainability Performance of Cities and Communities

2023· article· en· W4361279137 sur OpenAlexaboutno aff
César A. Poveda

Notice bibliographique

RevueChallenges in Sustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeightingRanking (information retrieval)Rank (graph theory)SustainabilityIdentification (biology)Relevance (law)Composite indexComputer scienceSelection (genetic algorithm)Management scienceComposite indicatorStatisticsData miningMathematicsEconometricsMachine learningEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This manuscript presents an analysis of commercially developed appraisal instruments (CDAIs) using composite indices to assess, compare and rank the sustainability performance of cities and communities. A group of CDAIs using composite indices are commonly used to assess, compare, and rank the sustainability performance of cities and communities. As a sustainability assessment methodology, composite indices gather qualitative and quantitative information which is then used to calculate the overall performance of the principle (e.g., sustainability); the stand-alone number, commonly known as an index, is often used to compare and rank performance. Because of practicality and mistakenly perceived simplicity, the assessment methodology is often misunderstood and underestimated. Issues, skepticism, and criticism surrounding composite indices are rooted in the lack of structured and transparent methodological frameworks for the identification and selection of elements within each hierarchical level. Although scientifically-based methodologies and processes have been developed to assign relevance (i.e., weighting) and aggregate performance to calculate the stand-alone index, the effectiveness of the assessment methodology (i.e., composite indices) is still influenced by various degrees and types of subjectivity and uncertainty. To evaluate their effectiveness, the manuscript discusses three characteristics of CDAIs using composite indices: (1) the hierarchical structural organization (HSO) considers the aim of each hierarchical level in the assessment process, (2) the identification, selection and design of the elements (e.g., principle, sub-principles, criteria, indicators) included in each hierarchical level as a determinant factor in capturing the various facets of the sustainable development notion, and (3) the quantification methodology (i.e., weighting and aggregation system [W&AS]) implemented by the developer or proponent of the assessment tool. The analysis of CDAIs using composite indices effectiveness is partially assisted by three frameworks designed by consensus (FDC): (1) ISO 37130:2018 Sustainable development of communities—Indicators for city services and quality of life which is complemented with ISO 37122:2019 Sustainable cities and communities—Indicators for smart cities and ISO 37123:2019 Sustainable cities and communities—Indicators for resilient cities, (2) United Nations Sustainable Development Goals (UN SDGs) with emphasis on Goal 11, and (3) customized frameworks for sustainable cities (CFSS) with a focus on sustainability plans designed and implemented by the cities of Vancouver and Montreal which are used as case studies. While the findings support the applicability and usefulness of CDAIs using composite indices as assessment methodology, the appropriateness of comparing and ranking the sustainability performance of cities and communities is an unsettled debate with several areas for improvement and future research.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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