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Enregistrement W2142000720 · doi:10.5539/jsd.v6n3p1

Initiatives of Global Cities in Environmental Sustainability: A Case of London and New York City

2013· article· en· W2142000720 sur OpenAlexvenueno aff
Abu M. Sufiyan

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Ecological Systems Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityGovernment (linguistics)Local governmentGlobal cityGreenhouse gasUrban sustainabilityGlobal warmingPoliticsClimate changeSustainable developmentPolitical scienceEconomic growthEnvironmental planningRegional scienceGeographyPublic administrationEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As global cities are the financial centers of globalized economy, they have attained much attention from global communities concerning local initiatives on environmental sustainability. Many global cities are vulnerable to global warming and adversities of climate change. In the United States, many cities and local government, including New York City, are taking their own initiatives to reduce greenhouse gas emission, whereas European cities are built historically with compact nature which is more sustainable. This study conducts a comparative analysis on local sustainability policies in New York City and London and focuses on the efficiencies of the initiatives taken by these cities. The comparative analysis reveals that there are more similarities than differences between London and New York City in regards to sustainability goals. However, approaches toward achieving sustainability goals are different in London and New York City due to dissimilarities in geography, local cultures, and diverse environmental politics. In conjunction with the government regulations, behavioral change of the citizens is also pivotal for achieving sustainability outcomes in global cities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,917

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0110,008
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,207 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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