Urban sustainability: Co<sub>2</sub> uptake by green areas in the historic centre of Siena
Notice bibliographique
Résumé
Nature provides free assets and ecological services essential for human health and economic activity.For this reason, our ecosystems need to be protected and managed without affecting their integrity in the long run.The absorption of carbon dioxide (CO 2 ) by vegetation is one of the most important services provided by the ecosystem, which needs to be preserved over time, because it regulates the planetary energy and entropic balance.In the cities, population growth, together with progressive urbanization, often leads towards a reduction of green areas and related ecological systems.Therefore, urbanization processes should be planned, also keeping in mind maintenance of a right equilibrium between built and green areas.In this study, the green areas in the historic centre of the city of Siena (Tuscany, central Italy) were identified and investigated.It was found that the total surface area of the historic centre was 169.64 ha, of which 71.54 ha was occupied by valleys and other green areas.The real contribution of this natural heritage to the CO 2 absorption capacity of the ecosystem, was 330.50 t CO 2 yr -1 , depending on the vegetation types present in the green areas (e.g.trees, olive groves, vineyards, bamboo, grass and vegetables).Data showed remarkable carbon-storage efficiency untypical of a highly populated urban area (1.95 t CO 2 ha overall -1 yr -1 ).In an urban system, the presence of large green areas and their proper management are necessary to ensure its sustainability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».