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Enregistrement W3169362354

Towards regional interdisciplinary green infrastructure in Metro Vancouver

2021· article· en· W3169362354 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel Straker

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreen infrastructurePlacemakingEnvironmental planningRegional scienceGeographyUrban planningEngineeringCivil engineeringUrban design
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Green infrastructure (GI) and nature-based solutions (NbS) have been identified as an important strategy to assist in delivering key infrastructure services in Metro Vancouver, particularly when considering predicted and observed climate change impacts such as increased extreme weather, flooding, sea level rise, and urban heat for the region. Municipalities within Metro Vancouver are increasingly planning and deploying GI, though efforts are largely disjointed and are primarily planned and executed at the local government scale. Recent global initiatives to address biodiversity loss and climate change are recommending more integrated governance that incorporate planning between jurisdictions and disciplines highlighting the potential to achieve greater collective benefits including ecosystem services, biodiversity protection, and human health and wellbeing. However, a transformation to more integrated work is challenged by a variety of complex structural, cultural, and conceptual barriers common of wicked social-ecological problems. This research deployed social innovation techniques to engage professionals and stakeholders within the Metro Vancouver area to identify these barriers and reflect on potential solutions to deploy GI more intentionally and effectively at a regional scale. The results of the research demonstrate a strong preference towards greater integration between professions as well as between municipalities and governmental jurisdictions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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