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Enregistrement W7124137092 · doi:10.58246/sj-economics.v58i3.686

URBAN GROWTH: LEGAL, ECONOMIC, AND STRATEGIC IMPLICATIONS. CRACOW AS AN EXAMPLE OF CHALLENGES FACING CENTRAL EUROPEAN CITIES

2025· article· W7124137092 sur OpenAlexaff
Bogusław Balza

Notice bibliographique

RevueZeszyty Naukowe Wyższej Skoły Ekonomiczno-Społecznej w Ostrołęce/Zeszyty Naukowe · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrbanization and City Planning
Établissements canadiensNational Capital Commission
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZoningUrban planningSustainable developmentDependency (UML)PopulationStrategic planningPublic transport

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over last decade, Cracow has seen significant expansion, with approximately 100,000 new apartments built. However, much of this development occurred without a clear urban planning strategy, leading to disorder and allowing investors to build freely without clear boundaries. This period of haphazard development coincided with a sharp increase in the city’s population and a rapidly growing economy, driven by foreign direct investments. In response to these challenges, the city has made significant progress in creating a more structured urban environment, with 80% of Cracow now covered by urban planning maps. The city’s key priority was to implement a comprehensive strategy that clearly defines where and what can be built, removing the previous chaos and ensuring better-coordinated development. While the protection and expansion of green spaces is a priority, the focus is on establishing clear guidelines for future growth. The paper also examines efforts to reduce car dependency by improving public transport systems. The paper concludes by emphasizing Cracow’s shift from disorganized growth to a more structured and sustainable approach, with zoning plans ensuring that future development aligns with the city’s long-term urban vision.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,221 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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