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Enregistrement W2342284236 · doi:10.1016/j.ecolind.2016.02.046

Scaling indicator and planning plane: An indicator and a visual tool for exploring the relationship between urban form, energy efficiency and carbon emissions

2016· article· en· W2342284236 sur OpenAlexaff
Fouad Khan, László Pintér

Notice bibliographique

RevueEcological Indicators · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensInternational Institute for Sustainable Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasScalingEnvironmental scienceUrban planningGasolineCarbon fibersEnergy (signal processing)Environmental resource managementComputer scienceStatisticsEcologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecosystems and other naturally resilient systems exhibit allometric scaling in the distribution of sizes of their elements. In this paper we define an allometry inspired scaling indicator for cities that is a first step toward quantifying the stability borne of a complex systems’ hierarchical structural composition. The scaling indicator is calculated using large census datasets and is analogous to fractal dimension in spatial analysis. Lack of numerical rigor and the resulting variation in scaling indicators – inherent in the use of box counting mechanism for fractal dimension calculation for cities – has been one of the hindrances in the adoption of fractal dimension as an urban indicator of note. The intra-urban indicator of scaling in population density distribution developed here is calculated for 58 US cities using a methodology that produces replicable results, employing large census-block wise population datasets from the 2010 US Census and the 2007 US Economic Census. We show that rising disparity – as measured by the proposed indicator of population density distribution in census blocks in Metropolitan Statistical Areas adversely affects energy consumption efficiency and carbon emissions in cities and leads to a higher urban carbon footprint. We then define a planning plane as a visual and analytic tool for incorporation of scaling indicator analysis into policy and decision-making.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations31
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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