Methodology for Prioritizing Sustainable Urban Regeneration Interventions in Informal Settlements: Case Study in Lima
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
Urban areas in low-and middle-income countries are rapidly expanding, leading to a significant proportion of the population living in informal settlements . These settlements are characterized by their socioeconomic disadvantage and being generally located in vulnerable areas along with disconnection from basic services. Urban regeneration projects in informal settlements have increased, however, the absence of a defined method for prioritizing the interventions to be performed has produced a mismatch between the implemented interventions and the local needs. Instead, these interventions tend to respond to preconceived agendas, which, in turn, leads to the creation of unsustainable projects. In this regard, this study proposes a three-phase methodology to prioritize interventions in terms of sustainable urban regeneration in informal settlements. In the first phase, a diagnostic matrix composed of 4 dimensions, 18 variables, and 61 indicators is built based on a literature review of sustainable urban regeneration. In the second phase, an interactive, publicly accessible web instrument is developed to visualize the indicator data for Metropolitan Lima. In the last phase, the instrument is tested, which results in a district-level diagnosis. The proposed methodological approach facilitates objective, rigorous quantitative analysis for local governments to optimize financial resource utilization and facilitate decision-making.
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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 | 0,002 | 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