From Palm Groves to Urban Zones: Patterns and Past Trends of Urban Sprawl and Land Use Efficiency in Semi-Arid Context, Case of Biskra, Algeria
Notice bibliographique
Résumé
Cities worldwide are experiencing rapid expansion, often leading to urban sprawl that encroaches on adjacent agricultural land. This phenomenon represents a significant challenge for sustainable urban development. In this context, the present study investigates land use efficiency by assessing the spatiotemporal dynamics of urban sprawl in the Biskra urban area, Algeria, over a twenty-year period. Using a retrospective, integrated remote sensing (RS) and GIS approach, multi-temporal Landsat imagery was processed via supervised classification using the maximum likelihood algorithm. Land use land cover changes were further analyzed using post-classification comparison of image pairs spanning two decades to determine the magnitude, direction, and nature of transformations. Findings reveal that prevailing urban policies have contributed to inefficient land management practices, leading to sprawling urban patterns and significant land-use changes. During the first decade of the 2000s, urban expansion accelerated sharply, with the built-up area increasing at a rate nearly four times higher than population growth. As a result, three previously distinct municipalities merged into a single, continuous urban zone, accompanied by extensive conversion of palm groves into built-up areas. By revealing how current planning practices have contributed to unsustainable land-use patterns, the findings highlight the need to align local urban management strategies with broader global sustainability frameworks that align with the objectives of the Sustainable Development Goals (SDGs).
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».