Exploring the Evolution and Trends in the Peri-Urban Planning: A Bibliometric Overview
Notice bibliographique
Résumé
Peri-urban regions have evolved from a conceptual place and process to a heterogeneous location competing for spatial equity.Despite numerous studies on peri-urban planning, the non-judicious planning process and the lack of evidence-based decision-making remain pertinent issues in peri-urban areas.Although research on peri-urban planning is increasing, establishing standardized frameworks and facilitating cross-regional comparisons still require a widely adopted and unambiguous approach.Furthermore, there is a lack of understanding of how peri-urban areas function and the intrinsic variability within this vast domain.The paper seeks to comprehend the evolution of peri-urban areas and to suggest critical areas for sustainable peri-urban planning by employing science mapping tools to assess 622 articles from the Web of Science, which were selected from a total of 1,102 articles.According to the findings, peri-urban planning extends beyond the fundamentals of planning and now encompasses a wide range of subjects.Sustainable development concepts such as peri-urban landscapes, ecosystem services, and green infrastructure have evolved to address the complexity of urban-peri-urban networks.Using VOSviewer and SciMAT to assess article data provides significant insights into the evolution of peri-urban planning.The findings underscore the importance of evidence-based decision-making in peri-urban planning.The unclear spatial representation of sustainable development principles stresses the need for periurban planning strategies that are broadly embraced and clear.Moreover, the underrepresentation of topics such as gentrification, neoliberalism, and institutional structures indicates a knowledge gap in fully comprehending the processes and implications of peri-urban planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,251 | 0,316 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».