Neighborhood sustainability assessment tools and water system adaptation: a framework to analyse the adaptive capacity in the physical–social context
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between climate change and sustainable development has rarely been studied, particularly in the context of the built environment development assessment tools and adaptation to both short-and long-term climate change impacts. This research attempts to present a framework to investigate the capacity of three neighborhood sustainability assessment (NSA) tools to enable adaptation to climate change impacts, which are defined here in relation to both physical and social contexts. There are two sets of components that create the structure for the systematic framework. First, the need to address both short-term and long-term impact scenarios, in particular, temperature and precipitation, when analyzing the water sector. It is argued that the adaptive capacity should consider the supply, consumption, and disposal as physical characteristics, and governance and management as social characteristics. To operate this analysis framework the analysis, we argue secondly that both resilience and vulnerability are valuable in analysis of the adaptive capacity in order to identify points of adaptation and exposure. Finally, the resulting analytical framework is applied to three example NSAs, BREEAM COMMUNITIES, LEED-ND, and CASBEE-UD and compares their capacity to enable adaptive capacity. The paper concludes that the three tools have a higher capacity in adapting the physical components to the climate change impacts, than the social, where the latter have shown a noticeable vulnerability in covering issues such as stakeholders' governance, local community participation, and community management, despite the importance of such factors in addressing adaptive capacity to climate change, resulting from both short-and long-term risk scenarios.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».