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Updated: Jun 1, 2025

Watershed Planning within a Quantitative Scenario Analysis Framework
Published on: July 24, 2016
使用自然语言处理来构建国家区域和土地使用数据库
Matthew Mleczko1, Matthew Desmond2
1Office of Population Research and School of Public and International Affairs; Princeton University, Princeton, NJ, USA.
研究人员使用自然语言处理创建了一个新的国家区域和土地使用数据库. 该数据库提供了更准确,更全面的对区域划分限制的看法,解决了传统调查的局限性.
科学领域:
- 城市规划 城市规划
- 公共政策 公共政策
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 美国的区分和土地使用政策与高房价和住宅隔离有关.
- 现有的区划和土地使用数据依赖于昂贵,耗时的调查,其局限性包括低响应率和测量错误.
研究的目的:
- 开发一个全面而准确的国家区域和土地使用数据库.
- 为了引入一种节的排斥区划措施,区划限制指数.
- 克服传统基于调查的数据收集方法的局限性.
主要方法:
- 在公开可用的行政数据上使用自然语言处理 (NLP) 技术.
- 建立了一个新的数据库,涵盖了近乎宇宙的市政当局.
- 将数据库与沃顿住宅土地使用监管指数和国家纵向土地使用调查等现有指数进行验证.
主要成果:
- 新的数据库和区域限制指数显示与已建立的数据集一致.
- 该NLP方法捕获了以前遗漏的土地使用政策元素.
- 在旧金山和休斯顿地区的市政当局,全面的土地使用法规被揭露出来.
结论:
- 国家区划和土地使用数据库为研究区划和土地使用提供了更准确,最新和纵向的资源.
- 公共可用的代码和数据有助于复制和未来的更新,确保全国数据的准确性.
- 该资源可以更好地为与住房成本和住宅隔离有关的政策决策提供信息.
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