Modeling the Economic Value of Green Spaces in Residential Areas of Dar Es Salaam City, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
The economic value of green spaces in residential areas has been advocated to raise the land and property values. However, the establishment of the economic value of green spaces need many data such that it is costly and needs expertise. The objective of this study was to develop a user-friendly mathematical model that employ few data to determine the economic value of green spaces in residential areas in Dar es Salaam City. The study was cross sectional and employed structured questionnaires as a data collection method. Linear regression model was developed by relating economic values of green spaces to various environmental and socio-economic conditions of households. The study revealed that the net economic value of home greenery was significantly influenced by income of the households, area covered, age of the respondents and green space type. The average net benefit calculated from the model (1,317USD per household per year) was not far from the normal arithmetic mean calculated through traditional methods (1,369USD per household per year). This implies that the model can best predict the overall mean of the net benefit by 96.2%. It is therefore, recommended that the model can be used to estimate the economic value of ecosystem services from home greenery, property value and can guide the establishment of compensation for households due to green space availability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».