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Enregistrement W4226073668 · doi:10.1007/s43621-022-00081-y

Sustainability planning, implementation, and assessment in cities: how can productivity enhance these processes?

2022· article· en· W4226073668 sur OpenAlexafffundabout
Maria Spiliotopoulou, Mark Roseland

Notice bibliographique

RevueDiscover Sustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésSustainabilityProductivityEnvironmental planningBusinessUrban planningResource (disambiguation)Social sustainabilityProcess managementEnvironmental resource managementKnowledge managementManagement scienceEngineeringComputer scienceEconomic growthGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this “urban century”, planetary realities and increased environmental and social awareness have led to significant international agreements and the recognition that local communities play a crucial role in successfully implementing long-term sustainability goals. Through two case studies in British Columbia, Canada, this research focused on how the concept, principles, and practices of holistic urban productivity can help address urban sustainability planning, implementation, and assessment processes. The research findings showed a range of challenges in urban sustainability such as the persistence on utilitarian approaches to resource management and community planning, the prioritization of short-term policies, a general resistance to systemic thinking, and various shortfalls in municipal capacity. These obstacles reflected the reality and complexity of urban sustainability processes and highlighted the need to redesign current decision-making. Addressing issues that transcend humanmade borders requires new configurations, non-hierarchical decision-making processes, and using local knowledge as a key guiding tool. Our recommendation is that cities embrace systems thinking in sustainability planning and implementation by focusing more on holistic evaluation of policy impact and finding synergies among policies and stakeholders in all sectors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0070,014
Communication savante0,0230,012
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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