Brownfields over the years: from definition to sustainable reuse
Notice bibliographique
Résumé
Urban development is often confronted with a lack of available space. Brownfield sites offer great potential for sustainable urban planning because of their often-central location and the benefits associated with their redevelopment. Although the interest in brownfield regeneration has led to a lot of research on this topic, there is not yet a comprehensive review of brownfield research. In this review, we analyze the research on brownfields and provide a picture of the published case studies. We focus primarily on brownfields research in the United States, Europe, and People’s Republic of China. This exploratory research is based on an analysis of the published scientific literature available in the Web of Science database. Initially used in North America, the term “brownfield” quickly became popular in the rest of the world, particularly in Europe. However, with the exception of the United States, there is no specific legislation for these sites; their protection is often based indirectly on directives or laws related to soil pollution, biodiversity, or the environment. The perception of the potential use of brownfield sites varies considerably from one part of the world to another, and international collaborations among researchers from different parts of the world remain limited. Most of the described reuses of brownfield sites are forms of soft reuse (53%), and the type of reuse of a site depends more on the surrounding urbanization levels and the specific region than on the past use of a brownfield site. Despite the continued interest in the rehabilitation of these sites, especially due to the increasing demand for nature in the city following the COVID-19 crisis, many questions regarding the future of brownfield sites remain unanswered. The factors influencing their successful redevelopment are unclear, and further research is urgently needed to ensure a truly sustainable re-use of these sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».