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Enregistrement W2301854774 · doi:10.3934/environsci.2016.1.133

Urban greening for low carbon cities—introduction to the special issue

2016· article· en· W2301854774 sur OpenAlexaff
Mary J. Thornbush

Notice bibliographique

RevueAIMS environmental science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensRegional Municipality of NiagaraBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban sprawlGreeningEnvironmental planningGreen infrastructureMainstreamingSustainabilityUrban planningRedevelopmentGeographyEnvironmental resource managementPolitical scienceCivil engineeringEnvironmental scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a measure to counteract the effects of urban sprawl, with the continued growth of cities worldwide, different modes of urban greening are being increasingly recognized. This special issue addresses current developments in the transition to low carbon cities employing a variety of urban greening techniques. The special issue consists of 10 papers, including four review papers on the topics of biophilic architecture; environmental versus marketable aesthetics; urban agriculture; and the rationale for mainstreaming. It also contains several original research articles, some (about half of the special issue) presenting case studies, as for green redevelopment in Trenton, USA; facade greening in Genoa, Italy; climatic effects (on air temperature) in Rosario, Argentina; a modeling study for Melbourne, Australia; and another Australian case study on the greening and “un”greening of Adelaide. In addition to a broadly scoped paper that examines American stormwater management, the special issue also contains an editorial on technologies for wastewater treatment. Together, these papers constitute a contribution to recognize the importance of retaining greenery in cities chiefly, although not solely, as a countermeasure to urban sprawl and its environmental impacts. Urban greening here represents a cost-effective (soft) approach that is an effective tool as part of sustainable development.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,006

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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