The role of socio-economic factors in planning and managing urban ecosystem services
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
How green spaces in cities benefit urban residents depends critically on the interaction between biophysical and socio-economic factors. Urban ecosystem services are affected by both ecosystem characteristics and the social and economic attributes of city dwellers. Yet, there remains little synthesis of the interactions between ecosystem services, urban green spaces, and socio-economic factors. Articulating these linkages is key to their incorporation into ecosystem service planning and management in cities and to ensuring equitable outcomes for city inhabitants. We present a conceptual model of these linkages, describe three major interaction pathways, and explore how to operationalize the model. First, socio-economic factors shape the quantity and quality of green spaces and their ability to supply services by influencing management and planning decisions. Second, variation in socio-economic factors across a city alters people’s desires and needs and thus demands for different ecosystem services. Third, socio-economic factors alter the type and amount of benefit for human wellbeing that a service provides. Integrating these concepts into green space policy, planning, and management would be a considerable improvement on ‘standards-based’ urban green space planning. We highlight the implications of this for facilitating tailored planning solutions to improve ecosystem service benefits across the socio-economic spectrum in cities.
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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 | 0,001 | 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 découle