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Enregistrement W4388020121 · doi:10.3390/su152115425

A Review of Current Evaluation Urban Sustainability Indicator Frameworks and a Proposal for Improvement

2023· review· en· W4388020121 sur OpenAlexafffund
Christopher H. Gibbs, Ursula Eicker

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia University
Mots-clésSustainabilitySet (abstract data type)Process (computing)Urban sustainabilitySection (typography)Process managementComputer sciencePerspective (graphical)Point (geometry)Management scienceStrengths and weaknessesEngineeringArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the link between data, metrics, and the paths from cause to effect in urban sustainability and livability frameworks. The first section thoroughly discusses the different existing frameworks for evaluating sustainability and livability goals for urban communities. In the results section, a qualitative and quantitative analysis of a comprehensive list of frameworks that evaluate sustainability and livability in cities is elaborated, with a thorough post-process of the different schemes from an epistemological perspective to analyze the subjectivities implicit in any urban-level sustainability framework. Finally, in the discussion section, two main aspects are tackled. The first is the development of a proposal for a set of indicators that incorporates the best of the different frameworks analyzed. The second aspect deals with the methodology of implementation of these frameworks. Here, the authors point out the weaknesses of current urban-level sustainability frameworks and their main components, and they propose a set of criteria to overcome the different detected gaps. All these steps have helped the authors establish a clear roadmap for developing the platform TOOLS4Cities that can help set a future reference methodology for urban sustainability evaluation.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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