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Enregistrement W2305317181 · doi:10.31357/fesympo.v20i0.2583

Urban Growth and Climate Change Strategies for Effective Mitigation and Adaptation

2015· article· en· W2305317181 sur OpenAlexaffabout
H. Ranasinghe, H.W. Gammanpila

Notice bibliographique

RevueProceedings of International Forestry and Environment Symposium · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueScience and Climate Studies
Établissements canadiensToronto and Region Conservation Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrbanizationClimate changePopulationUrban climatePopulation growthFlood mythConsumption (sociology)BusinessEnvironmental planningUrban planningNatural resource economicsUrban resilienceGeographyEconomic growthEconomicsCivil engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Between 1950 and 2030, the share of the world‟s population that lives in cities is predicted togrow from 30% to 60%. This urbanization has consequences for the likelihood of climatechange and for the social costs that climate change will impose on the world‟s quality of life.Cities are the engine of capitalist growth. Over time, people move from rural to urban areasas they seek a higher standard of living. In cities, people earn higher incomes and thus havethe financial resources to purchase more consumption products ranging from privatetransportation to larger homes. Urbanization increases the demand for residential andcommercial electricity consumption. Low and middle-income nations now have threequartersof the world‟s urban population. They also have most of the urban population atgreatest risk from the increased intensity and/or frequency of storms, flooding, landslides andheat waves that climate change is bringing or will bring.The need for action by Governments on climate-change adaptation is also urgent – andprobably more urgent than that suggested by the IPCC‟s Fourth Assessment. This paperdetails the high adaptive and mitigative capacities which are infused into urban planning inplanned cities using a case study from Toronto, Canada based on Toronto Green Standards.The main thrust areas highlighted in this paper are the development of innovative methods forreducing storm water flows thus reducing flood hazards, the use of advanced energy efficienttechnologies including renewable energies, development of innovative green spaces such asgreen roofs and designs that will reduce the urban heat island effect. The services provided bythe provincial/municipal governments aided by the private sector in ensuring the protection ofthe urban populations and ecosystems from the adverse consequences of climate change arephenomenal in bringing on success; early warning for hazardous climatic events, rapidemergency response from the police, health service and fire services, all buildingsconforming to building regulations and to health and safety regulations and served by pipedwater, sewers, all-weather roads, electricity and drains 24 hours a day. The cost of suchinfrastructure and services represents a small proportion of income for most citizens whetherpaid direct as service charges or within taxes. For the most part, most citizens engage verylittle in the management of these because it is assumed that government systems will ensureprovision. However there are channels for complaints if needed – for instance localpoliticians or lawyers, ombudsmen, consumer groups and watchdogs. Thus, the vast majorityof urban dwellers are protected from extreme weather without them having to engage in theinstitutions that ensure such protection. In addition to these there are other measures such ascarbon pricing/taxes, incentives for green lifestyles etc. adopted to motivate people to reduceglobal warming emissions.Keywords: Urban planning, Urban growth, Climate change mitigation, Climate change adaptation, Green standards

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2015
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