Comparison of the Analytic Network Process and the Best–Worst Method in Ranking Urban Resilience and Regeneration Prioritization by Applying Geographic Information Systems
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
Urbanization without planning causes concerns about biodiversity loss, congestion, housing, and ecosystem sustainability in developing countries. Therefore, resilience and regeneration following urbanization are critical to city planning and sustainable development. Integrating multi-criteria decision-making methods (MCDM) with geographic information systems (GIS) can be a promising method for analyzing city resilience and regeneration. This study aims to use two MCDMs, the Analytic Network Process (ANP) and the Best–Worst Method (BWM), to evaluate the resilience of metropolitan neighborhoods in Tehran. Fourteen criteria were selected to represent the city’s resilience, and the weights of two models were evaluated for their spatial patterns using GIS. The results showed that the building age was the most important criterion in both methods, while the per capita green space was the least important criterion. The weights of the most important criterion, the building age, for the ANP and BWM, were 19.56 and 18.98, respectively, while the weights of the least important criterion, the per capita green space, were 2.197 and 1.655, respectively. Therefore, the MCDM with GIS provides an approach for assessing city resilience and regeneration priority.
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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 | 0,001 | 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 découle