Unveiling intra-urban complexity and identifying urban cores through the lens of living structure using point-of-interest data
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
The intra-urban space is essentially an organized structure of complexity that consists of centers at different hierarchical levels or scales. This kind of complexity can be measured from the perspective of living structure inspired by Christopher Alexander’s organic view of space. Previous studies have revealed that the living structure can be used to characterize the structural complexity of photos, satellite images and urban systems. However, its potential to measure intra-urban complexity using massive point-based datasets remains underexplored. This study introduces a recursive method to analyze intra-urban complexity using massive point-of-interest (POI) data. By recursively decomposing urban substructures, we quantified structural complexity based on the livingness of substructures using a unified criterion. Our findings indicate that cities or intra-urban areas with higher livingness exhibit greater structural complexity. The resulting substructures exhibit power-law distributions and align closely with human activity patterns across multiple spatial scales in four large cities in China. Remarkably, intra-urban structures can be effectively understood with no more than four levels of recursive decomposition. Furthermore, we found that the urban centers or core areas can be effectively located using the proposed method. These insights underscore the potential of living structure as a framework for understanding and measuring the organized complexity of intra-urban spaces.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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