Recent advances in carbon footprint studies of urban ecosystems: overview, application, and future challenges
Notice bibliographique
Résumé
Urban ecosystems are complex systems with anthropogenic features that generate considerable CO 2 emissions, which contributes to global climate change. Quantitative estimates of the carbon footprint of urban ecosystems are crucial for developing low-carbon development policies to mitigate climate change. Herein, we reviewed more than 195 urban carbon footprint and carbon footprint related studies, collated the recent progress in carbon footprint calculation methods and research applications of the urban ecosystem carbon footprint, analyzed the research applications of the carbon footprint of different cities, and focused on the need to study the urban ecosystem carbon footprint from a holistic perspective. Specifically, we aimed to: (i) compare the strengths and weaknesses of five existing carbon footprint calculation methods [life cycle assessment, input–output analysis, hybrid life cycle assessment, carbon footprint calculator, and Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)]; (ii) analyze the status of current research on the carbon footprint of different urban subregions based on different features; and (iii) highlight new methods and areas of research on the carbon footprint of future urban ecosystems. Not all carbon footprint accounting methods are applicable to the carbon footprint determination of urban ecosystems; although the IPCC method is more widely used than the others, the hybrid life cycle assessment method is more accurate. With the emergence of new science and technology, quantitative methods to calculate the carbon footprint of urban ecosystems have evolved, becoming more accurate. Further development of new technologies, such as big data and artificial intelligence, to assess the carbon footprint of urban ecosystems is anticipated to help address the emerging challenges in urban ecosystem research effectively to achieve carbon neutrality and urban sustainability under global change.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».