The role of urban land in climate change
Notice bibliographique
Résumé
Introduction 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. This chapter provides an introduction to the role of urban land in climate change, discusses the potential for urban planning and management to address climate change challenges, and reviews current planning efforts focused on climate change. It is organized into several sections. This introductory section develops several key concepts, such as recent trends in urbanization, and discusses their relation to urban land and climate change. The second section focuses on urban form, impacts on ecosystems, including the urban heat island effect, and discusses the vulnerability of informal and slum settlements to climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».