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Enregistrement W2078642659 · doi:10.1080/13549839.2014.887060

Evaluating long-term urban resilience through an examination of the history of green spaces in Tokyo

2014· article· en· W2078642659 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLocal Environment · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)Psychological resilienceAdaptive capacityTerm (time)Resource (disambiguation)Urban resilienceUrban green spaceBusinessNatural resource economicsSpace (punctuation)PopulationResource depletionEnvironmental planningUrban planningEnvironmental resource managementGeographyEconomicsClimate changeSociologyEngineeringComputer scienceCivil engineeringPsychologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term urban resilience requires urban systems with the capacity to respond to change and disturbance and to enhance the conditions for lasting wellbeing. Over the past century Tokyo has demonstrated impressive resilience, especially a capacity to reorganise and rebuild in response to successive major disturbances. Throughout these recoveries, the city-region maintained a focus on re-establishing, improving and maintaining international competitiveness through industrial development. Green spaces in Tokyo provided a flexible, but gradually disappearing resource. Today, to meet the needs of its ageing and minimally expanding population for enhanced wellbeing, Tokyo requires active transition planning covering many intertwined factors, but the adaptive capacity provided by the green space resource is no longer available. The Tokyo case underscores the risk inherent in the depletion of non-renewable resources (in this instance, green space) to secure immediate recovery and accommodate growth and short-term resilience at the expense of long-term resilience.

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.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,238 · 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