Notice bibliographique
Résumé
What it is for? The Population To Grid (GHS-POP2G) is a flexible tool to produce geospatial population grids in GeoTIFF format from vector census data (polygons or points). The tool operationalises the workflow developed for the production of the Global Human Settlement Layer Population Grid layers (GHS-POP). The principal purpose of the tool is the production of the population grid used as input for the Degree of Urbanisation Grid (GHS-DUG) also produced in the GHSL framework. It is part of the GHS Layers which are extensively used in in crisis management, as they are key variable in disaster alert system. GHSL area used also for disaster response as population density, provide insights on the population in need of emergency relief. Increasingly GHS layers are used to projecting future climate change impact by combining population projections with that of hazard impacts. Urban planners use GHS layers to understand the built-environment within a city, and regional planners use GHS layers to assess the impact of the expansion of cities on other land covers. The layers also inform policy makers that assess the degree of urbanization in the respective countries, or urbanization trends across countries or across regions of interest. The spatial arrangement of built up and green areas within a city is used to quantify climate impact, quality of life in cities based on the amount of green area or the access to transport facilities. Related materials This resource is associated with the Earth Observations Toolkit for Sustainable Cities and Human Settlements. If you want to learn more about it, please, check the EO Toolkit portal (https://eotoolkit.unhabitat.org/), a place where you will find use cases, learning material, and many other tools and resources related to the Sustainable Development Goal 11 and New Urban Agenda.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,190 | 0,175 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».