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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
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