Integrating ecological infrastructure in regional planning: a methodological case study from the Calgary region of western Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Calgary region of south western Alberta, Canada, like other areas of western North America, is experiencing dramatic population growth. The cumulative effects of rapid urbanization and land use intensification, specifically related to water use in a semi-arid region, are poorly understood. But, this needs to be considered in sustainable land use planning and policy development at a regional scale. There is a growing awareness among the municipalities in the Calgary area that a coordinated inter-municipal 'partnership' approach is needed to address long term regional growth management. We present an innovative methodology to incorporate landscape ecology and ecological infrastructure into strategic policy planning for regional development. Our approach involves the identification of critical ecological infrastructure related to landscape hydrology, the development of ecological performance criteria and preferred spatial development patterns related to landscape heterogeneity and connectivity and ecological infrastructure capacity. The methodology incorporates current urban ecology and landscape ecology thinking and encompasses both the 'gray' and 'green' infrastructure needs necessary to support regional population growth patterns. Three methodological tools are used to spatially 'link' ecological infrastructure performance, landscape heterogeneity and land use change over time. The methodology will be coupled with cellular automata scenario modelling at a watershed scale. The paper demonstrates key principles by focusing on two critical ecological facets of the Calgary area's regional landscape: landscape connectivity and landscape hydrology.
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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 ».