Chapter 6 Green roofs: 10 years after City of Toronto Green Roof Bylaw
Notice bibliographique
Résumé
Cities around the world are being challenged on how to effectively build infrastructure to support increasing populations, while constrained to a finite amount of space. Our cities are under immense pressure to plan, rethink, and adapt their urban fabric to cope with climate change and rapid urbanization that is shaping our urban future. With a population of over 6 million people, the city of Toronto is the fourth largest city in North America [1]. Toronto has been forced to navigate unprecedented population growth, aging infrastructure, and climate change similar to other global cities. The success of Toronto's ability to accommodate more people and buildings in challenging times depicts the influence of the policies that govern construction. One policy in particular that is a testament to Toronto's vision for sustainability is the green roof (GR) bylaw. Reaching its 10-year anniversary in 2020, it is important to look back at the origin of the bylaw and the people who were motivated to change the landscape of the city of Toronto. GRs are now considered a valuable tool of low impact development for their ability to manage stormwater and are utilized around the world. This chapter discusses the current status and future possibilities of GRs in North America and the role that the City of Toronto Green Roof Bylaw has played in it.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,147 | 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 tête enseignante, 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 ».