Developing Amenities to Create More Sustainable and Inclusive Human Settlements
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
Sustainable human settlements are the totality of any organised human community whether a city, town or village. This includes amenities such as parks, sports facilities, libraries, schools and clinics. Rapid urbanisation and a lack of resources in many developing countries, such as South Africa, mean that some human settlements may not have these amenities. A lack of amenities in human settlements affects the quality of life and hampers the achievement of Sustainable Development Goals (SDGs), including those for health (SDG3), education (SDG4), inequality (SDG10), and sustainable cities (SDG11). In South Africa, a lack of amenities in human settlements also affects the fulfilment of education, health and environmental rights outlined in the South African Constitution. Addressing amenity gaps must therefore be an urgent priority. This study aims to provide insight into how this can be done. In particular, it intends to contribute to the development of policy on amenities in human settlements. To achieve this objective, draft policy statements are prepared that make proposals on the type of amenities required and how these can be developed and managed. A survey of key human settlement stakeholders is used to evaluate these statements and gauge levels of support for proposals. Findings from the survey indicate that support is mixed but that there is strong overall support for the proposed amenity policy statements. These findings are drawn in making recommendations for the development of policy on amenities in human settlements. The positive findings indicate there is a strong basis for the South African government to use policy statements piloted in the study as inputs in their policy development process for amenities in human settlements.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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