Multi-Vector Approach to Cities’ Transition to Low-Carbon Emission Developments
Notice bibliographique
Résumé
Globally, cities have made efforts to shift to low-carbon emission development (LED), amidst air pollution, greenhouse gas (GHG) emissions, and high temperature anomalies. However, the emphasis on cities to help shift the global economy to LED has been on a single individual sector approach operating in silos rather than the inter and intra-specific outcomes of multiple sectors. Thus, there are uncertainties of adopting suitable pathways for cities’ transition to LED, due largely to data paucity and policy incoherence, constrained further by barriers to integrating science, policy, and practice. Hence, the need for cities to take advantage of the benefits of multi-directional perspectives of multiple sectors acting together—the “multi-vector” approach, to confront key questions of climate compatible development (CCD) that support LED. Therefore, the paper extends the development narratives of the CCD approach to an “enhanced” climate compatible development (EnCCD) pathway with in-built questions and determinants to scope cities’ transition to LED. The EnCCD suggests that the standalone intersection between mitigation and development to deliver LED will not result in cities’ resilience unless (i) co-benefits, which are outcomes of mitigation and adaptation, and (ii) climate-resilient development, the product of adaptation and development, coevolved. Therefore, the EnCCD transforms the development policy focus of cities on separate, single-purpose sectors, such as energy or transport, into multi-sector portfolios having synergistic benefits of mitigation, adaptation, and development strategies.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».