A Geographical Approach to Identifying Vegetation-Related Environmental Equity in Canadian Cities
Notice bibliographique
Résumé
The research in this paper addresses human — environment interactions in Canadian cities by examining the spatial distribution of vegetation in relation to various socioeconomic indicators. Specifically, intercity and intracity comparisons are evaluated using correlation analysis and geographically weighted regression (GWR). Vegetation abundance estimates derived from spectral mixture analysis of Landsat imagery are compared with Canadian census data for the cities of Montreal, Toronto, and Vancouver to quantify vegetation-related environmental equity in Canada's largest urban centres. Results exhibit strong and consistent correlations between median family income and vegetation fraction for Montreal ( r = 0.473), Toronto ( r = 0.467), and Vancouver ( r = 0.456). Furthermore, examining the GWR results suggests that employing an adaptive bandwidth kernel technique with a manual selection of ten neighbours for each observation provides a greater range and higher median values for local regression estimates (Montreal: 0.69; Toronto: 0.74; Vancouver: 0.73) as compared with the Akaike information criterion-selection method. Finally, we discuss the potential application of the presented analysis techniques for urban planning and community-development initiatives, specifically associated with managing vegetation-related environmental equity at various scales. Possible applications of these techniques for urban planning purposes are discussed, and key methodological considerations for performing such an analysis are highlighted.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».