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Enregistrement W7115282439

ПРОЕКТУВАННЯ ЖИТЛОВИХ МАСИВІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ГЕОІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ

2021· article· uk· W7115282439 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMunicipal Economy of Cities (Kharkov National University) · 2021
Typearticle
Langueuk
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueScientific Research and Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Urban planningUrban areaGeographic information systemResidential areaUrban design
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article examines the current problem of designing housing arrays. They would solve not only the problem of resettlement, but also all related problems, including parking of personal cars, employment of residents, a sufficient number of places for children in schools and kindergartens. In other words such housing arrays would be comfortable to live in and would have necessary infrastructure. Analysis of global design trends shows that these problems are solved in the design of satellite cities or semi-autonomous suburban areas. We have identified the existing pros and cons of these different approaches to design. We have chosen a centric planning approach semi-autonomous area as the most rational and efficient in urban planning. We used the ArcGIS geographic information system and a vector map to analyze the existing territory of Kharkiv and to select the construction site and further design the location of buildings and infrastructure. In particular, the “buffer zones” were used for the further placement of schools, kindergartens and shops. The usage of the "buffer zones" made it possible to locate these institutions optimally, depending on the number of potencial citizens. Basing on the historical aspects of Kharkiv, a quarterly division and quarterly buildings were chosen for the projecting area, due to the fact that each quarter will have its own urban ecosystem. An algorithm for performing such works was developed by designing a residential area. It can be divided into certain stages. This algorithm can be applied while performing similar works not only to Kharkiv, but also to other cities of Ukraine and the world. The article demonstrated the possibilities of geographic information systems in the design of new types of residential areas with highly developed social and transport infrastructure, harmonious development, as well as attractive to stakeholders and future residents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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