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Enregistrement W1790320368 · doi:10.1017/cbo9780511783142.014

The role of urban land in climate change

2011· book-chapter· en· W1790320368 sur OpenAlexaff
Hilda Blanco, Patricia L. McCarney, Susan Parnell, Marco Schmidt, Karen C. Seto

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeUrbanizationEnvironmental planningHuman settlementLand useUrban climateGovernment (linguistics)Environmental resource managementUrban planningLand managementClimate change mitigationBusinessGeographyNatural resource economicsEconomic growthEconomicsCivil engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent IPCC reports have addressed the issue of urban land under the topic of industry, settlement, and society (IPCC, 2007). Since reviews of human settlements from the perspective of climate change have been primarily focused on climate change mitigation, topics of land cover and use, urbanization, land planning and management, land markets, property rights, and fiscal and legal issues, which will be key to responding to impacts of climate change, have not received extensive coverage. We argue in this chapter that it is important to focus on urban land as a sector or as the overarching framework in order to recognize the challenges of government coordination and integration necessary to address climate change. In incorporating urban land in climate change adaptation and mitigation efforts one would be able to include a fundamental set of strategies, such as policies concerning land conversion, land tenure, and urban land markets that have not been fully addressed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,149 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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