A conceptual framework of urban forest ecosystem vulnerability
Notice bibliographique
Résumé
The urban environment is becoming the most common setting in which people worldwide will spend their lives. Urban forests, and the ecosystem services they provide, are becoming a priority for municipalities. Quantifying and communicating the vulnerability of this resource are essential for maintaining a consistent and equitable supply of these ecosystem services. We propose a theory-based conceptual framework for the assessment of urban forest vulnerability that integrates the biophysical, built, and human components of urban forest ecosystems. A review and description of potential vulnerability indicators are provided. Urban forest vulnerability can be defined as the likelihood of decline in ecosystem service supply and its associated benefits for human populations, urban infrastructure, and biodiversity. It is comprised of (i) exposure, which refers to the stressors and disturbances associated with the urban environment that negatively affect ecosystem function, (ii) sensitivity, which is determined by urban forest structure and dictates the system response to forcing from exposures and the magnitude of potential impacts, and (iii) adaptive capacity, which is the social and environmental capacity of a system to shift or alter its conditions to reduce its vulnerability or to improve its ability to function while stressed. Potential impacts, or losses in ecosystem service supply, are temporal in nature and require backward-looking monitoring and (or) forward-looking modelling to be measured and assessed. Vulnerability can be communicated through the use of indicators, aggregated indices, and mapping. A vulnerability approach can communicate complex issues to decision-makers and advance the theoretical understanding of urban forest ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».