1 DEVELOPMENT PATTERNS IN CANADA’S LARGEST URBAN AGGLOMERATION: FOUR DECADES OF EVOLUTION
Notice bibliographique
Résumé
The city of Toronto, Ontario and its surrounding regions constitute the largest urban agglomeration in Canada and the fifth largest in North America. Urban development within this area is an impor-tant planning and environmental issue. Landsat images from 1972 to 2004 (a total of 10 scenes covering a period of 32 years) were used in this research that cover the majority of the contiguous urban area. A series of change detection experiments were performed that compared methodolo-gies and techniques. The results greatly improved classification accuracy, particularly for Landsat Multispectral Scanner (MSS) data. The distribution of urban growth becomes apparent when divided by municipality. The City of To-ronto is the largest municipality, and it accounted for 16.07 % of total urban change. Mississauga was the largest contributor, accounting for 21.29%, although its municipal area is only about half that of Toronto. Development prior to 1972 within the Toronto municipal boundaries helps in pro-viding an explanation for this finding. The next largest contributors were Brampton (14.91%), Vaughan (13.62%), and Markham (10.02%). Ajax and Pickering accounted for the smallest propor-tion of the total change, at 3.37 % and 3.93 % respectively although this may have been influenced by missing data (due to WRS-2 scene divisions) in the northeast corner of some of the Landsat5 and Landsat7 Path 18 Row 30 scenes. Overall, a yearly average of 14.1 km2 of new development was observed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».