Urban Participation + Research + Regulation Method (PRRM) to Broadly Implement Green Urban Infrastructure Solutions
Notice bibliographique
Résumé
the 2030 Agenda shows the path to achieve the sustainable development goals. in addition, the international paris Agreement, the ipcc reports on climate change and the recent cop26 in glasgow urge the international community to decarbonize their economies and move towards carbon neutral countries by 2050.As urban designers, willing to meet these international commitments through our profession, green urban infrastructure solutions (gUis) evidence cost-efficient policy tools to respond to climate change.this paper includes the implementation of gUis in two pilot projects in the Basque country. in addition, the environmental benefits derived from such green intervention are analyzed, in terms of climate change adaptation, including the amelioration of stormwater runoff, reduction of urban hot spots and improvement of urban air quality.the paper also highlights the barriers and difficulties encountered when implementing these gUis into practice.this includes the skepticism about innovative urban solutions and the lack of experience in gUis.therefore, the paper proposes an urban participation, research and regulation method in order to overcome current barriers and enhance a broad implementation of gUis to comply with international commitments.
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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 | 0,085 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,006 |
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 ».