The effects of urban density on the provision of multiple health-related ecosystem services
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cities globally are expanding at an unprecedented rate, requiring an understanding of how to grow cities in a way that minimizes environmental impact while providing ecological benefits to people. Compact cities are often advocated for due to reduced impacts on biodiversity. However, increased development within an existing urban footprint may lead to loss of ecosystem services (ES) if accompanied by a loss of green space. We use spatial data and remote sensing approaches to explore relationships between urban form and indicators of health-related ES (temperature regulation, air pollution regulation, green space accessibility) at 250 study sites across a range of percent building cover in Montreal, Canada. We ask: 1) How does building cover and associated landscape structure affect multiple biophysical indicators linked to health-based ES? 2) Is population density related to ES provision at the scale of investigation once building cover is accounted for? Relationships between building cover and ES provision varied across the studied indicators. Loss of greenspace accompanying increased building cover did not affect air quality, for example, which depended strongly on pollutant sources. However, increased building cover – and accompanying vegetation loss – was a strong driver of higher daytime temperatures. For ES provided by greenspace access, there was a trade-off between the ability to provide public vs. private greenspace; suggesting public greenspace should be prioritized to maximize ES provision. Overall, our findings support that urban densification must be pursued with consideration for the overall landscape structure, and prioritize maintenance of vegetation in particular.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».