Global open data in local urban development: an actionable framework for adopting Global Human Settlement Layer (GHSL) in the Global South
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This study presents a comprehensive analysis of the applicability and usage trends of Global Human Settlement Layer (GHSL) in local urban development . The persistent scarcity of high-quality local data for urban areas in these regions remains a critical concern. This data deficiency underscores the potential value of adopting global open data products such as GHSL to bridge information gaps.Material and method This research adopts a bibliometric analysis and a systematic literature review to critically explore the existing state-of-arts on GHSL products and their utilization patterns within the context of the Global South. A total of 830 journal articles were extracted from Scopus (376) and Web of Science (453), 57 articles considered for further review and analysis.Results The findings reveal significant limitations of widely used population grids, e.g. GHS-Pop, particularly for their coarse spatial resolution. Recent studies have reported their poor performance, particularly when applied at local scales. Consequently, this study emphasizes the necessity of incorporating additional field-level data collection efforts and engaging stakeholders for validations when utilizing GHSL products for local policy-making. An actionable conceptual framework introduced based on the Social–Ecological–Technological–System (SETS), which can enhance the adoption of GHSL to facilitate local urban development strategies in the Global South.Conclusion The proposed conceptual framework offers a holistic methodology for integrating GHSL into local urban policy frameworks, addressing socio-ecological vulnerabilities, technological limitations, and policy implementation challenges. Future research should focus on integrating GHSL with national and local datasets to enhance spatial resolution and contextual relevance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».