A CRITICAL REVIEW OF THE EXISTING METHODOLOGIES FOR THE ESTIMATION OF THE VALUE OF UNDERGROUND SPACE
Notice bibliographique
Résumé
Ever since 2020, more than 50% of the world’s population has been concentrated in large urban centers. Coupled with the rapidly growing global population, this shift has exacerbated major issues and challenges within modern cities. These problems span environmental, social, transportation, and energy-related concerns that must be addressed to ensure the sustainable development of emerging „mega-cities.“ One sustainable solution that has gained prominence over the past 30 years is the utilization of Urban Underground Space (UUS). Countries like Singapore and Japan, and cities such as Montreal and Paris, have consistently developed their underground spaces to create metro lines, underground parking lots, and roads to cope with these modern challenges. However, in many other parts of the world, underground projects remain unrealized, often stalled at the decision-making stage. The primary reason for this stagnation is the unfavorable comparison between underground structures and their above-ground counterparts, primarily due to the significantly higher capital costs associated with underground development. However, it is misleading to compare an underground project with an above-ground facility of the same utility and base the decision solely on construction cost estimates. UUS possesses a „hidden“ value, often referred to as the indirect value, which represents the monetary value of the indirect benefits that arise from UUS development. This indirect value is frequently overlooked during the decision-making process because it is challenging to quantify in monetary terms. However, if systematically integrated into the decision-making process, the indirect value could allow underground facilities to compete directly with above-ground solutions, making them more attractive investments. Together, the indirect value and direct value constitute the real value of UUS. Consequently, the scope of the current study is to gather and critically evaluate all existing methodologies for estimating the real value, direct value, or indirect value, including losses that may arise from UUS development. To ensure comprehensive coverage of all available techniques, the study utilized the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) method. The existing methodologies were thoroughly presented, highlighting their strengths and weaknesses, and proposing ways to improve them in the future.
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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 | 0,003 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».