Positioning infrastructure and technologies for low‐carbon urbanization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The expected urbanization of the planet in the coming century coupled with aging infrastructure in developed regions, increasing complexity of man‐made systems, and pressing climate change impacts have created opportunities for reassessing the role of infrastructure and technologies in cities and how they contribute to greenhouse gas ( GHG ) emissions. Modern urbanization is predicated on complex, increasingly coupled infrastructure systems, and energy use continues to be largely met from fossil fuels. Until energy infrastructures evolve away from carbon‐based fuels, GHG emissions are critically tied to the urbanization process. Further complicating the challenge of decoupling urban growth from GHG emissions are lock‐in effects and interdependencies. This paper synthesizes state‐of‐the‐art thinking for transportation, fuels, buildings, water, electricity, and waste systems and finds that GHG emissions assessments tend to view these systems as static and isolated from social and institutional systems. Despite significant understanding of methods and technologies for reducing infrastructure‐related GHG emissions, physical, institutional, and cultural constraints continue to work against us, pointing to knowledge gaps that must be addressed. This paper identifies three challenge themes to improve our understanding of the role of infrastructure and technologies in urbanization processes and position these increasingly complex systems for low‐carbon growth. The challenges emphasize how we can reimagine the role of infrastructure in the future and how people, institutions, and ecological systems interface with infrastructure.
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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 ».