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Enregistrement W7128525495 · doi:10.64903/1480-6800.23.2.169

Exploring Dimensions of Sustainable Housing Development: Results from a Pilot Study in Pulau Pangkor, Malaysia

2020· article· W7128525495 sur OpenAlexvenueno aff
Ng Ming Yip, Jamilah Binti Mohamad

Notice bibliographique

RevueArab world geographer · 2020
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityPopulationSustainable developmentDimension (graph theory)Sustainable communityQuestionnaire

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulau Pangkor (Pangkor Island) is a famous tourist destination located in the state of Perak, Malaysia, and it is also home to an increasing number of islanders. With 70% of the island still forested, most of the resident population is concentrated in pockets of housing development in Pangkor Town, Pasir Bogak, Sg. Pinang Besar, Sg. Pinang Kecil, Teluk Gedung, Teluk Nipah and Teluk Dalam. The challenge for the future is seen as bringing about sustainable development within the housing sector. This article aims to investigate the key factors that affect sustainable housing development on Pulau Pangkor through the use of sustainability indicators that have been earlier identified through the literature review. Primary data was collected through a questionnaire survey on selected households from six residential areas/villages. There are four dimensions of sustainability assessed, namely the physical, social, environmental, and economic dimensions of housing. The study found that all four dimensions are significant predictors for sustainable housing development. The physical dimension is the main predictor of sustainable housing development in Pulau Pangkor (R 2 = 0.466, p<0.05), followed by the social, environmental and economic dimension. The research findings may be used by local officials to enhance the living conditions of the island residents through provision of sustainable housing infrastructure.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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