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Enregistrement W4393069698 · doi:10.32782/2224-6282/190-7

THE ROLE AND PLACE OF THE BIOSPHERE ECO-CITY IN THE MODERN MODEL OF HUMAN DEVELOPMENT

2024· article· en· W4393069698 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueEconomic scope · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensBusiness Development Bank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosphereSustainable developmentSustainabilityUrbanizationEnvironmental planningEnvironmental resource managementGeographyPolitical scienceEcologyEnvironmental scienceEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the significance of biosphere eco-cities in contemporary human development by examining their evolution in response to the challenges faced by traditional urban development models. It explores the key characteristics of biosphere eco-cities, which are guided by the principles of sustainability and have unique features that distinguish them in the modern development landscape. Trends in the development of biosphere eco-cities, such as green technology and regenerative design, are discussed. The importance of biosphere eco-cities for achieving global sustainable development goals, including the UN Sustainable Development Goals, is highlighted. The concept of a biosphere eco-city envisages the creation of urban spaces that prioritize environmental sustainability, striving to achieve a harmonious balance between human activity and the natural environment. These cities integrate the principles of environmental protection, resource efficiency, and social well-being into their design and development. Biospheric eco-cities are key to addressing the challenges posed by rapid urbanization, environmental degradation, and climate change. They seek to create urban environments that are not only sustainable but also contribute to the overall well-being of their inhabitants. This approach is essential to achieving a more balanced and sustainable human-nature relationship.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
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