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Enregistrement W4200191556 · doi:10.5327/z217694781001

Identification of the urban heat islands phenomenon in a small city: the study case of Três Rios/RJ, Brazil

2021· article· en· W4200191556 sur OpenAlexaff
Yuri Matheus Neves Silva, Helder Martins Silva, Raiany Dias de Andrade Silva, Eduardo Duarte Marques

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Ciências Ambientais · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésUrban heat islandTransectGeographyUrban areaRural areaEnvironmental scienceVulnerability (computing)Physical geographyMeteorologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The phenomenon of urban heat islands (UHI) is caused by the increase in temperatures of an urban area as a result of the development of human activities within that area, this phenomenon is usually studied in medium and large cities. This study aims to verify if the phenomenon of UHI occurs in the municipality of Três Rios – RJ, a small sized city. This study included the use of mobile transect, through pre-established data collection points/stations. Five data collection points were selected, from which one was included in a rural area, one in the Parque Natural Municipal (Urban Park, within the city), and three points within the urbanized area. The equipment used was the Brunton® / ADC PRO handheld weather station. The data collection period ranged from September 2018 until July 2019, which included the four seasons. Measurements were taken at 6:00, 12:00, 15:00, 18:00, and 21:00h, in alternate days during the study period. Considering the temperature measurements, two different indicators of thermal variability were used. Strong magnitude heat islands were detected, taking into consideration the relevant variation of maximum temperatures observed in the urban area when compared to the rural area. The results indicate the most affected populations to be the ones located within urban areas, mostly individuals under socioeconomic vulnerability. The results obtained can be used as support for the development of strategies to minimize the thermal discomfort to populations exposed to the influence of higher magnitude urban heat islands.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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