Disaggregating Ecosystem Benefits: An Integrated Environmental-Deprivation Index
Notice bibliographique
Résumé
The valuation of ecosystem services has become an integral part of smart urban planning practices. Traditionally designed to bridge ecology and economy through economic language and logic (e.g., goods and services), this conceptual framework has developed into an effective tool for interdisciplinary work. The concept of ecosystem services is used to improve the management of ecosystems for human well-being. However, gaps in how to govern ecological benefits remain. Specifically, identifying which stakeholders benefit the most from the provision of ecosystem services remains largely unaddressed. This study examines the spatial discordance between ecosystem services and the residential stakeholders who may benefit. Using a landscape approach to quantify urban ecosystem services, an area-based composite index was developed for the City of Toronto, Canada, based on the three pillars of sustainability in order to identify potentially vulnerable populations. This method combines the use of principal component analysis (PCA) and spatial multicriteria decision analysis (GIS-MCDA) to combine and weight a select grouping of socioeconomic and ecological indicators. In addition, two sets of enumeration units (i.e., dissemination areas and census tracts) were evaluated to assess the potential impact of measurement scale on subsequent decision or policy outcomes. Results indicate the spatial interdependencies between ecological and socioeconomic processes in an urban setting, offering a unique framework for novel planning and policy intervention strategies. The influence of measurement scale was demonstrated, creating an opportunity to assess an appropriate policy scale by which to measure and evaluate trends over time and space. This approach seeks to provide a flexible and intuitive planning tool that can help to achieve goals relating to urban sustainability, resiliency and equity.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».