Cambios

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
2
  "author": "R Lopez-Farias, SI Valdez, A Garcia-Robledo, T Bilintoh, 
2
  "author": "R Lopez-Farias, SI Valdez, A Garcia-Robledo, T Bilintoh, 
            
3
FN Bautista", 
3
FN Bautista", 
            
4
  "author_email": null, 
4
  "author_email": null, 
            
5
  "creator_user_id": "a3da3ec9-3fd4-47a4-8d04-0a90b09614e0", 
5
  "creator_user_id": "a3da3ec9-3fd4-47a4-8d04-0a90b09614e0", 
            
6
  "extras": [
6
  "extras": [
            
7
    {
7
    {
            
8
      "key": "A\u00f1o", 
8
      "key": "A\u00f1o", 
            
9
      "value": "2023"
9
      "value": "2023"
            
10
    }, 
10
    }, 
            
11
    {
11
    {
            
12
      "key": "DOI", 
12
      "key": "DOI", 
            
13
      "value": "https://doi.org/10.1109/enc60556.2023.10508696"
13
      "value": "https://doi.org/10.1109/enc60556.2023.10508696"
            
14
    }, 
14
    }, 
            
15
    {
15
    {
            
16
      "key": "Google Scholar URL", 
16
      "key": "Google Scholar URL", 
            
17
      "value": 
17
      "value": 
            
18
gesize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=b81TvMMAAAAJ:UebtZRa9Y70C"
18
gesize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=b81TvMMAAAAJ:UebtZRa9Y70C"
            
19
    }, 
19
    }, 
            
20
    {
20
    {
            
21
      "key": "Identificador hash", 
21
      "key": "Identificador hash", 
            
22
      "value": "c7273c69938b"
22
      "value": "c7273c69938b"
            
23
    }, 
23
    }, 
            
24
    {
24
    {
            
25
      "key": "Lugar de publicaci\u00f3n", 
25
      "key": "Lugar de publicaci\u00f3n", 
            
26
      "value": "2023 Mexican International Conference on Computer 
26
      "value": "2023 Mexican International Conference on Computer 
            
27
Science (ENC), 1-8, 2023"
27
Science (ENC), 1-8, 2023"
            
28
    }, 
28
    }, 
            
29
    {
29
    {
            
30
      "key": "Tipo", 
30
      "key": "Tipo", 
            
31
      "value": "Publicaci\u00f3n"
31
      "value": "Publicaci\u00f3n"
            
32
    }, 
32
    }, 
            
33
    {
33
    {
            
34
      "key": "Tipo de publicaci\u00f3n", 
34
      "key": "Tipo de publicaci\u00f3n", 
            
35
      "value": "Conferencia"
35
      "value": "Conferencia"
            
36
    }, 
36
    }, 
            
37
    {
37
    {
            
38
      "key": "URL directo", 
38
      "key": "URL directo", 
            
39
      "value": 
39
      "value": 
            
40
"https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10508696/"
40
"https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10508696/"
            
41
    }
41
    }
            
42
  ], 
42
  ], 
            
43
  "groups": [
43
  "groups": [
            
44
    {
44
    {
            
45
      "description": "", 
45
      "description": "", 
            
46
      "display_name": "Publicaciones", 
46
      "display_name": "Publicaciones", 
            
47
      "id": "8be672a5-4640-455e-a4f3-46b52b66c07b", 
47
      "id": "8be672a5-4640-455e-a4f3-46b52b66c07b", 
            
48
      "image_display_url": "", 
48
      "image_display_url": "", 
            
49
      "name": "publicaciones", 
49
      "name": "publicaciones", 
            
50
      "title": "Publicaciones"
50
      "title": "Publicaciones"
            
51
    }
51
    }
            
52
  ], 
52
  ], 
            
53
  "id": "7026d520-4f06-4869-a255-057b76e48d02", 
53
  "id": "7026d520-4f06-4869-a255-057b76e48d02", 
            
54
  "isopen": false, 
54
  "isopen": false, 
            
55
  "license_id": null, 
55
  "license_id": null, 
            
56
  "license_title": null, 
56
  "license_title": null, 
            
57
  "maintainer": null, 
57
  "maintainer": null, 
            
58
  "maintainer_email": null, 
58
  "maintainer_email": null, 
            
59
  "metadata_created": "2025-10-21T08:59:15.731694", 
59
  "metadata_created": "2025-10-21T08:59:15.731694", 
            
n
60
  "metadata_modified": "2025-10-21T08:59:15.731707", 
n
60
  "metadata_modified": "2025-10-21T08:59:16.296136", 
            
61
  "name": "c7273c69938b", 
61
  "name": "c7273c69938b", 
            
62
  "notes": "The feature analysis for feature selection is an important 
62
  "notes": "The feature analysis for feature selection is an important 
            
63
step for defining the inputs of the simulation models for urban 
63
step for defining the inputs of the simulation models for urban 
            
64
growth. The simulation models are valuable tools for describing the 
64
growth. The simulation models are valuable tools for describing the 
            
65
spatiotemporal evolution and probable scenarios of the urban 
65
spatiotemporal evolution and probable scenarios of the urban 
            
66
development of a region. These models use predictors such as distance 
66
development of a region. These models use predictors such as distance 
            
67
to the city center, highways, roads, and water bodies, among others, 
67
to the city center, highways, roads, and water bodies, among others, 
            
68
to forecast land changes. The importance of each characteristic is 
68
to forecast land changes. The importance of each characteristic is 
            
69
unknown a priori. Furthermore, whether a predictor provides any 
69
unknown a priori. Furthermore, whether a predictor provides any 
            
70
information is not evident. In this work, we analyze the predictive 
70
information is not evident. In this work, we analyze the predictive 
            
71
response of a set of features to determine whether they are 
71
response of a set of features to determine whether they are 
            
72
informative and their degree of influence in the prediction. The 
72
informative and their degree of influence in the prediction. The 
            
73
analysis uses the Total Operating Characteristic (TOC) curve to 
73
analysis uses the Total Operating Characteristic (TOC) curve to 
            
74
measure a feature's relevance. The results provide insights into the 
74
measure a feature's relevance. The results provide insights into the 
            
75
relation of a feature with the urban land change and the degree of 
75
relation of a feature with the urban land change and the degree of 
            
76
influence as a single predictor. Although a broader study that uses 
76
influence as a single predictor. Although a broader study that uses 
            
77
sets of features could provide further conclusions, this study serves 
77
sets of features could provide further conclusions, this study serves 
            
78
as a base comparing method and a starting point for feature selection 
78
as a base comparing method and a starting point for feature selection 
            
79
in urban simulation models.", 
79
in urban simulation models.", 
            
n
80
  "num_resources": 0, 
n
80
  "num_resources": 1, 
            
81
  "num_tags": 13, 
81
  "num_tags": 13, 
            
82
  "organization": {
82
  "organization": {
            
83
    "approval_status": "approved", 
83
    "approval_status": "approved", 
            
84
    "created": "2022-05-19T00:10:30.480393", 
84
    "created": "2022-05-19T00:10:30.480393", 
            
85
    "description": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
85
    "description": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
            
86
    "id": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
86
    "id": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
            
87
    "image_url": 
87
    "image_url": 
            
88
"2022-05-19-001030.456616FullColor1280x1024LogoOnly.png", 
88
"2022-05-19-001030.456616FullColor1280x1024LogoOnly.png", 
            
89
    "is_organization": true, 
89
    "is_organization": true, 
            
90
    "name": "observatorio-metropolitano-centrogeo", 
90
    "name": "observatorio-metropolitano-centrogeo", 
            
91
    "state": "active", 
91
    "state": "active", 
            
92
    "title": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
92
    "title": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
            
93
    "type": "organization"
93
    "type": "organization"
            
94
  }, 
94
  }, 
            
95
  "owner_org": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
95
  "owner_org": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
            
96
  "private": false, 
96
  "private": false, 
            
97
  "relationships_as_object": [], 
97
  "relationships_as_object": [], 
            
98
  "relationships_as_subject": [], 
98
  "relationships_as_subject": [], 
            
t
99
  "resources": [], 
t
99
  "resources": [
            
100
    {
            
101
      "cache_last_updated": null, 
            
102
      "cache_url": null, 
            
103
      "created": "2025-10-21T08:59:16.330117", 
            
104
      "datastore_active": false, 
            
105
      "description": "The feature analysis for feature selection is an 
            
106
important step for defining the inputs of the simulation models for 
            
107
urban growth. The simulation models are valuable tools for describing 
            
108
the spatiotemporal evolution and probable scenarios of the urban 
            
109
development of a region. These models use predictors such as distance 
            
110
to the city center, highways, roads, and water bodies, among others, 
            
111
to forecast land changes. The importance of each characteristic is 
            
112
unknown a priori. Furthermore, whether a predictor provides any 
            
113
information is not evident. In this work, we analyze the predictive 
            
114
response of a set of features to determine whether they are 
            
115
informative and their degree of influence in the prediction. The 
            
116
analysis uses the Total Operating Characteristic (TOC) curve to 
            
117
measure a feature's relevance. The results provide insights into the 
            
118
relation of a feature with the urban land change and the degree of 
            
119
influence as a single predictor. Although a broader study that uses 
            
120
sets of features could provide further conclusions, this study serves 
            
121
as a base comparing method and a starting point for feature selection 
            
122
in urban simulation models.", 
            
123
      "format": "HTML", 
            
124
      "hash": "", 
            
125
      "id": "6f4e3f51-3923-4e34-b247-ad76dcce39cf", 
            
126
      "last_modified": null, 
            
127
      "metadata_modified": "2025-10-21T08:59:16.300035", 
            
128
      "mimetype": null, 
            
129
      "mimetype_inner": null, 
            
130
      "name": "Feature Analysis for Urban-land Change of Morelia City 
            
131
Via the TOC Curve", 
            
132
      "package_id": "7026d520-4f06-4869-a255-057b76e48d02", 
            
133
      "position": 0, 
            
134
      "resource_type": null, 
            
135
      "size": null, 
            
136
      "state": "active", 
            
137
      "url": 
            
138
esize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=b81TvMMAAAAJ:UebtZRa9Y70C", 
            
139
      "url_type": null
            
140
    }
            
141
  ], 
            
100
  "state": "active", 
142
  "state": "active", 
            
101
  "tags": [
143
  "tags": [
            
102
    {
144
    {
            
103
      "display_name": "2023", 
145
      "display_name": "2023", 
            
104
      "id": "197c32f9-e42e-4e22-b265-0a55651ced0a", 
146
      "id": "197c32f9-e42e-4e22-b265-0a55651ced0a", 
            
105
      "name": "2023", 
147
      "name": "2023", 
            
106
      "state": "active", 
148
      "state": "active", 
            
107
      "vocabulary_id": null
149
      "vocabulary_id": null
            
108
    }, 
150
    }, 
            
109
    {
151
    {
            
110
      "display_name": "a-priori-and-a-posteriori", 
152
      "display_name": "a-priori-and-a-posteriori", 
            
111
      "id": "65390f44-ab4c-4f97-8afe-75c72e71e50c", 
153
      "id": "65390f44-ab4c-4f97-8afe-75c72e71e50c", 
            
112
      "name": "a-priori-and-a-posteriori", 
154
      "name": "a-priori-and-a-posteriori", 
            
113
      "state": "active", 
155
      "state": "active", 
            
114
      "vocabulary_id": null
156
      "vocabulary_id": null
            
115
    }, 
157
    }, 
            
116
    {
158
    {
            
117
      "display_name": "albertogarob", 
159
      "display_name": "albertogarob", 
            
118
      "id": "b079b3e9-8dbb-4423-88fb-f095153d314a", 
160
      "id": "b079b3e9-8dbb-4423-88fb-f095153d314a", 
            
119
      "name": "albertogarob", 
161
      "name": "albertogarob", 
            
120
      "state": "active", 
162
      "state": "active", 
            
121
      "vocabulary_id": null
163
      "vocabulary_id": null
            
122
    }, 
164
    }, 
            
123
    {
165
    {
            
124
      "display_name": "artificial-intelligence", 
166
      "display_name": "artificial-intelligence", 
            
125
      "id": "47cb06d3-c2a4-42af-b633-03eea6181083", 
167
      "id": "47cb06d3-c2a4-42af-b633-03eea6181083", 
            
126
      "name": "artificial-intelligence", 
168
      "name": "artificial-intelligence", 
            
127
      "state": "active", 
169
      "state": "active", 
            
128
      "vocabulary_id": null
170
      "vocabulary_id": null
            
129
    }, 
171
    }, 
            
130
    {
172
    {
            
131
      "display_name": "computer-science", 
173
      "display_name": "computer-science", 
            
132
      "id": "29cae056-cd7e-43f7-be5b-b25869a3fbf2", 
174
      "id": "29cae056-cd7e-43f7-be5b-b25869a3fbf2", 
            
133
      "name": "computer-science", 
175
      "name": "computer-science", 
            
134
      "state": "active", 
176
      "state": "active", 
            
135
      "vocabulary_id": null
177
      "vocabulary_id": null
            
136
    }, 
178
    }, 
            
137
    {
179
    {
            
138
      "display_name": "data-mining", 
180
      "display_name": "data-mining", 
            
139
      "id": "bc92b940-6ae7-4005-9885-39c0bf8e2aa7", 
181
      "id": "bc92b940-6ae7-4005-9885-39c0bf8e2aa7", 
            
140
      "name": "data-mining", 
182
      "name": "data-mining", 
            
141
      "state": "active", 
183
      "state": "active", 
            
142
      "vocabulary_id": null
184
      "vocabulary_id": null
            
143
    }, 
185
    }, 
            
144
    {
186
    {
            
145
      "display_name": "feature-linguistics", 
187
      "display_name": "feature-linguistics", 
            
146
      "id": "359a6897-20b1-4cd2-bb05-6336c1652ac3", 
188
      "id": "359a6897-20b1-4cd2-bb05-6336c1652ac3", 
            
147
      "name": "feature-linguistics", 
189
      "name": "feature-linguistics", 
            
148
      "state": "active", 
190
      "state": "active", 
            
149
      "vocabulary_id": null
191
      "vocabulary_id": null
            
150
    }, 
192
    }, 
            
151
    {
193
    {
            
152
      "display_name": "feature-selection", 
194
      "display_name": "feature-selection", 
            
153
      "id": "b726524c-3c26-401c-b29d-a509f4a9ad38", 
195
      "id": "b726524c-3c26-401c-b29d-a509f4a9ad38", 
            
154
      "name": "feature-selection", 
196
      "name": "feature-selection", 
            
155
      "state": "active", 
197
      "state": "active", 
            
156
      "vocabulary_id": null
198
      "vocabulary_id": null
            
157
    }, 
199
    }, 
            
158
    {
200
    {
            
159
      "display_name": "machine-learning", 
201
      "display_name": "machine-learning", 
            
160
      "id": "99557dd8-2914-4e28-8278-7a042cfb23d0", 
202
      "id": "99557dd8-2914-4e28-8278-7a042cfb23d0", 
            
161
      "name": "machine-learning", 
203
      "name": "machine-learning", 
            
162
      "state": "active", 
204
      "state": "active", 
            
163
      "vocabulary_id": null
205
      "vocabulary_id": null
            
164
    }, 
206
    }, 
            
165
    {
207
    {
            
166
      "display_name": "measure-data-warehouse", 
208
      "display_name": "measure-data-warehouse", 
            
167
      "id": "1d7ee22c-d27e-44aa-a831-3b520a951fba", 
209
      "id": "1d7ee22c-d27e-44aa-a831-3b520a951fba", 
            
168
      "name": "measure-data-warehouse", 
210
      "name": "measure-data-warehouse", 
            
169
      "state": "active", 
211
      "state": "active", 
            
170
      "vocabulary_id": null
212
      "vocabulary_id": null
            
171
    }, 
213
    }, 
            
172
    {
214
    {
            
173
      "display_name": "relevance-law", 
215
      "display_name": "relevance-law", 
            
174
      "id": "829d2e05-8cb0-4c03-af39-db64ae13bed4", 
216
      "id": "829d2e05-8cb0-4c03-af39-db64ae13bed4", 
            
175
      "name": "relevance-law", 
217
      "name": "relevance-law", 
            
176
      "state": "active", 
218
      "state": "active", 
            
177
      "vocabulary_id": null
219
      "vocabulary_id": null
            
178
    }, 
220
    }, 
            
179
    {
221
    {
            
180
      "display_name": "set-abstract-data-type", 
222
      "display_name": "set-abstract-data-type", 
            
181
      "id": "b2cf6bcc-6aa2-4a45-9c63-4066f4e32845", 
223
      "id": "b2cf6bcc-6aa2-4a45-9c63-4066f4e32845", 
            
182
      "name": "set-abstract-data-type", 
224
      "name": "set-abstract-data-type", 
            
183
      "state": "active", 
225
      "state": "active", 
            
184
      "vocabulary_id": null
226
      "vocabulary_id": null
            
185
    }, 
227
    }, 
            
186
    {
228
    {
            
187
      "display_name": "svaldez", 
229
      "display_name": "svaldez", 
            
188
      "id": "f42a8210-1cef-4f03-98a0-a6d3d0d4f848", 
230
      "id": "f42a8210-1cef-4f03-98a0-a6d3d0d4f848", 
            
189
      "name": "svaldez", 
231
      "name": "svaldez", 
            
190
      "state": "active", 
232
      "state": "active", 
            
191
      "vocabulary_id": null
233
      "vocabulary_id": null
            
192
    }
234
    }
            
193
  ], 
235
  ], 
            
194
  "title": "Feature Analysis for Urban-land Change of Morelia City Via 
236
  "title": "Feature Analysis for Urban-land Change of Morelia City Via 
            
195
the TOC Curve", 
237
the TOC Curve", 
            
196
  "type": "dataset", 
238
  "type": "dataset", 
            
197
  "url": 
239
  "url": 
            
198
esize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=b81TvMMAAAAJ:UebtZRa9Y70C", 
240
esize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=b81TvMMAAAAJ:UebtZRa9Y70C", 
            
199
  "version": null
241
  "version": null
            
200
}
242
}