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Enregistrement W2552751958

Addressing climate change [section 3.1 of The State of New Zealand Report for UN Habitat III]

2016· article· en· W2552751958 sur OpenAlexaboutno aff
Hugh Byrd

Notice bibliographique

RevueLincoln Repository (University of Lincoln) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquedemographic modeling and climate adaptation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAotearoaPopulationGeographyUrbanizationPovertyPolitical scienceEconomic growthEnvironmental planningSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Habitat III is the third bi-decennial United Nations conference on Housing and Sustainable Urban Development to take place in Quito Ecuador, 17- 20 October 2016. The UN General Assembly, adopted a resolution that ‘the objectives of the Conference are to secure renewed political commitment for sustainable urban development, assess accomplishments to date, address poverty and identify and address new and emerging challenges’ (Resolution 67/216).1
\nAt the time of the first Habitat Conference in Vancouver in 1976, the population of New Zealand was 3.1 million, of whom over 2.5 million were living in urban areas.2 Today the population is 4.4 million and due to increase to 5.5million by 2038, if current projections are correct. New Zealand is not alone. As the world population has been increasing, so too has the percentage of the population living in urban areas. The phenomenon is global. The challenge is to ensure that the urbanisation taking place is sustainable.
\nThe State of New Zealand report was produced in the run up to Habitat III in October 2016. The aim of this report is to stimulate debate in Aotearoa New Zealand, amongst researchers and academics as well as the wider community, on our urban issues and the future direction we need to take. The report also aims to initiate discussions about the role of Universities in achieving the new urban agenda and the way in which professionals need to be educated and trained.
\nThe report has been finalised to coincide with the third preparatory committee meeting (Prepcom3) in Surabaya, Indonesia between 25-27th July 2016 at which the revised zero draft of the New Urban Agenda was discussed

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 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)0,002
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 enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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