Prototype Decision-Support System for Designing and Costing Municipal Green Infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
There is growing momentum across many municipal jurisdictions in North America to reuse public and privately held vacant and underutilized urban land on a temporary to potentially permanent basis for community-centered and community-driven projects. Some uses include urban agriculture, parks and open spaces, and linear bikeway or walkway connections. Across many jurisdictions, limited resources have been allocated to inventorying and determining the valuation of these urban assets and their potential to contribute to a city’s green infrastructure capacity. The purpose of this research is to add an augmented capacity to an existing Microsoft Excel-based decision-support tool that captures the condition and location of vacant and underutilized land, calculates the relative suitability of the inventoried land for a suite of reuse strategies, and allows the user to evaluate location-allocation modeling scenarios. The additional capacity introduced herein provides users with the ability to produce a scaled design drawing for each allocated reuse strategy, and subsequently perform a life-cycle cost analysis (LCCA) based on user-defined design scenarios. The application of the design and costing tool, known as DECO, to a portion of an underutilized hydro utility corridor in Hamilton, Ontario, Canada, is presented and discussed to demonstrate the usability and inherent benefits of a graphically based LCCA approach. While developed as a decision-support tool for application by community groups, DECO has the potential to assist municipal planning staff and private and public land owners in clarifying the trade-offs between various design alternatives, given a specified life-cycle length. DECO is designed to allow the user to perform a series of “what-if” scenarios/sensitivity analyses to aid in well-informed green infrastructure investment decisions.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».