Effects of Land Use Data Spatial Resolution on SDG Indicator 11.3.1 (Urban Expansion) Assessments: A Case Study Across Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Geospatial data play a significant role in the United Nation’s Sustainable Development Goals, particularly through assessments of monitoring indicators. Sustainable Development Goal (SDG) Indicator 11.3.1 assessments utilize land and population geospatial data to monitor urban expansion, and were implemented to enhance inclusive and sustainable urbanization, and capacity for participatory, integrated and sustainable human settlement planning and management in all countries by 2030. Data-limited countries often rely on accessible, wide-coverage geospatial datasets for SDG Indicator 11.3.1 assessments which may have characteristics (e.g., coarse spatial resolution) influential to assessment outcomes. The presented work examines the effect of land use data spatial resolution on SDG Indicator 11.3.1 assessment components including urban area delineation, SDG Indicator 11.3.1 and supporting spatial metrics, spatial patterns of urban land development, and land use change patterns for urbanizing areas in Ethiopia from 2016 to 2020. A comparison was made between a single land use map at the spatial resolution in which it was originally produced, 30 m, and at a majority-resampled spatial resolution comparable to many global coverage datasets, 90 m. Analyses revealed changes in the urban areas identified, observed boundaries of urban areas, and all quantified metrics from 30 m resolution to 90 m resolution, with the decrease in resolution resulting in smaller urban areas being missed and differences in the delineated hinterland areas connected to an urban core. Statistical testing indicated significant differences in SDG Indicator 11.3.1 values, developed land use area per capita, and spatial patterns of urban development between the two spatial resolutions. The relative order of land use conversion types remained similar across both resolutions, with agricultural land experiencing the greatest conversion to developed land, followed by rangeland and forest, although the total area of each conversion type differed. This study illustrates the possible discrepancies in SDG Indicator 11.3.1 and related outputs when utilizing differing resolution datasets and the importance of data characteristic consideration when conducting SDG Indicator 11.3.1 assessments.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».