A critical review of multicriteria decision analysis practices in planning of urban green spaces and nature-based solutions
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Green spaces and nature-based solutions (NBS) are increasingly considered by land-use planning policies to respond to the multiple challenges related to sustainable development. The multiple benefits brought by NBS make the use of multicriteria decision analysis (MCDA) essential to optimally balance their use. MCDA offers a catalog of methods allowing to structure problems with multiple objectives and to help adopt the optimal solution. However, NBS planning is a recent discipline and research is still ongoing to make this practice more common. We carried out a critical literature review on MCDA-NBS tools and practices, following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) method on the Web of Science database. We selected 124 papers on the subject between 2000 and 2022. We present a state-of-the-art MCDA approach for NBS and green space planning by looking at where these practices are applied, why and how this process is conducted, and who is involved in it. We found that studies are usually conducted in the global North on a single case study with the help of experts involved in the criteria weighting phase and the help of GIS MCDA tools often integrating a direct ranking method or the AHP method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle