MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285180981 · doi:10.1007/978-3-031-01980-7_17

Urban Green Spaces in a Post-Apartheid City: Challenges and Opportunities for Nature-based Solutions

2022· book-chapter· en· W4285180981 sur OpenAlexfundno aff
Valentina Giombini, Jessica Thorn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAfrican Academy of SciencesDepartment for International DevelopmentDivision of Mathematical SciencesUniversity of OxfordInternational Development Research Centre
Mots-clésUrbanizationInequalityGeographyClimate changeEnvironmental planningDistribution (mathematics)Economic growthSocial capitalCapital cityAdaptation (eye)Political scienceEnvironmental resource managementEconomic geographyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Statement Cities in sub-Saharan countries are simultaneously facing climate change, rapid urbanisation, and social inequalities. Nature-based Solutions harness nature’s benefits to address these environmental, social, and economic challenges. In this study, we investigate how taking into account temporal dynamics and multiple values of nature helps to implement better Nature-based Solutions. Through satellite images and interviews with practitioners and residents, we look at how green spaces and dry riverbeds are distributed, managed, and perceived in the capital city of Namibia, south-western Africa. We find that apartheid spatial segregation legacies persist through the unequal distribution of urban green spaces, and that, although their current management limits their capacity to deliver benefits, riverbeds have the potential to support sustainable development and climate change adaptation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0050,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,158 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetLand Use and Ecosystem ServicesTravaux en français237 207