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Enregistrement W4402277397 · doi:10.35762/aer.2024040

Outlooks and Challenges for Urban Green Space Development: A Review Case Study in Thailand

2024· review· en· W4402277397 sur OpenAlexaboutno aff
Kanawat Paoin, Chanathip Pharino

Notice bibliographique

RevueApplied Environmental Research · 2024
Typereview
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitectural and Urban Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChulalongkorn University
Mots-clésUrban green spaceSpace (punctuation)Environmental planningGeographyRegional scienceArchitectural engineeringEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Even though prior studies have provided ample proof of the benefits of urban green space, Thailand's development and exploitation of urban green space remain insufficiently efficient. To assess the prospects for urban green space development in Thailand, our review study highlighted gaps and challenges related to these areas. This review study discussed the rationale for urban green space, its definitions, as well as its benefits and co-benefits (i.e., economic, social, health, and environmental). The review research additionally discussed Thailand's current urban green space issues, associated challenges (such as difficulties valuing and using urban green space, budgetary limitations, low priority for urban green space, and poor urban green space standards), and short- and long-term green space goals. Moreover, this study reviewed the urban green space assessment criteria (e.g., quality, potential urban green spaces, planning and strategy, and location selection), tools, and intriguing green space policies and practice approaches (e.g., planting and protecting trees, increasing public parks, and city taxpayers) from other previous studies and developed countries whose cities rank in the top 10 worldwide in terms of the ratio of green space to population density, for example, the US, Singapore, Germany, Switzerland, Canada, and the Netherlands. There have also been interesting platforms and technology introductions for developing and managing urban green spaces. Finally, the review study proposed guidelines for green space development that may be beneficial for Thai policymakers to improve green space based on lessons learned from other developed countries, such as being more accessible, a proper size, an appropriate distance from neighborhood residents, having suitable facilities and equipment for the users, maintaining the beauty and cleanliness, having recreational activities, tax incentives, and advanced technology platforms. Additional research is required to examine the damage costs associated with urban green space, policy, and cost-benefit analysis to make it more practicable.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,312
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,064 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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