Urbanization and the carbon cycle: Contributions from social science
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper outlines the contributions of social science to the study of interactions between urbanization patterns and processes and the carbon cycle, and identifies gaps in knowledge and priority areas for future social scientific research contributions. While previously studied as a unidimensional process, we conceptualize urbanization as a multidimensional, social and biophysical process driven by continuous changes across space and time in various subsystems including biophysical, built environment, and socio‐institutional (e.g., economic, political, demographic, behavioral, and sociological). We review research trends and findings focused on the socio‐institutional subsystem of the urbanization process, and particularly the dynamics, relationships, and predictions relevant to energy use and greenhouse gas emissions. Our findings suggest that a multidimensional perspective of urbanization facilitates a wider spectrum of research relevant to carbon cycle dynamics, even within the socio‐institutional subsystem. However, there is little consensus around the details and mechanisms underlying the relationship between urban socio‐institutional subsystems and the carbon cycle. We argue that progress in understanding the relationship between urbanization and the carbon cycle may be achieved if social scientists work collaboratively with each other as well as with scientists from other disciplines. From this review, we identify research priorities where collaborative social scientific efforts are necessary in conjunction with other disciplinary approaches to generate a more complete understanding of urbanization as a process and its relationship to the carbon cycle.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».