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Enregistrement W2764187121 · doi:10.17645/up.v2i3.1038

A Framework for Multifunctional Green Infrastructure Investment in Camden, NJ

2017· article· en· W2764187121 sur OpenAlexaff
Kate Zidar, Maryse Belliveau-Nance, Anthony Cucchi, Danielle Denk, Andrew Kricun, Shaun O’Rourke, Shudipto Rahman, Sri Rangarajan, Eric Rothstein, Justin Shih, Franco Montalto

Notice bibliographique

RevueUrban Planning · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensHillsborough Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreen infrastructureEcosystem servicesStormwaterCombined sewerBusinessUrban planningUrban ecosystemEnvironmental planningInvestment (military)Service (business)Environmental resource managementTransport engineeringEcosystemCivil engineeringEnvironmental scienceEngineeringEcologySurface runoff

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study demonstrates a decision-support framework for planning Green Infrastructure (GI) systems that maximize urban ecosystem services in Camden, NJ. Seven key ecosystem services are evaluated (urban agriculture expansion, combined sewer overflow reduction, heat island reduction, flooding reduction, capacity building/green jobs expansion, fitness expansion, and stress reduction), to produce a normalized value for each service for each drainage sub-basin within the city. Gaps in ecosystem services are then mapped and utilized to geographically prioritize different kinds of multifunctional GI. Conceptual designs are developed for four site typologies: parks, schools, vacant lots, and brownfield sites. For one demonstration site, additional analysis is presented on urban engagement, life cycle cost reduction, and new sources of funding. What results is an integrated, long-term vision where multifunctional GI systems can be readily customized to meet multiple needs within urban communities. This study provides a portable and replicable framework for leveraging the regulatory requirement to manage stormwater to meet broader urban revitalization goals, all through a decentralized network of green infrastructure assets.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSans objet
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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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