The contribution of constructed green infrastructure to urban biodiversity: A synthesis and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of buildings and other infrastructure in cities is viewed as a threat to local biodiversity and ecosystem functioning because natural habitat is replaced. However, there is momentum for implementing green infrastructure (GI), such as green roofs, wetland detention basins and community gardens, that partially offset these impacts and that benefit human health. GI is often designed to explicitly support ecosystem services, including implied benefits to biodiversity. The effects of GI on biodiversity have been rarely quantified, but research on this topic has increased exponentially in the last decade and a synthesis of the literature is needed. Here, we examined 1,883 published manuscripts and conducted a meta‐analysis on 33 studies that were relevant. We determined whether GI provides additional benefits to biodiversity over conventional infrastructure or natural counterparts. We also highlighted research gaps and identified opportunities to improve future applications. We determined that GI significantly improves biodiversity over conventional infrastructure equivalents, and that in some cases GI had comparable measures of biodiversity to natural counterparts. Many studies were omitted from these analyses because we found GI research has generally neglected conventional experimental design frameworks, including controls, replication or adequate sampling effort. Synthesis and applications . Our synthesis identified that taxa specificity is an important consideration for green infrastructure (GI) design relative to the more common measurements at the community level. We also identified that ignoring multi‐trophic interactions and landscape‐level patterns can limit our understanding of GI effects on biodiversity. We recommend further examination of species‐specific differences among infrastructures (i.e. green, conventional or natural equivalents) or using functional traits to improve the efficacy of GI implementation on urban biodiversity. Furthermore, we encourage policy makers and practitioners to improve the design of GI to benefit urban ecosystems because of the potential benefits for both humans and global biodiversity.
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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 | 0,016 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».