Examining the distribution of green roofs in New York City through a lens of social, ecological, and technological filters
Notice bibliographique
Résumé
Green roofs provide multiple benefits including reducing the urban heat island effect, absorbing stormwater and air pollution, and serving as habitat for wildlife. However, many cities have not taken advantage of green roofs as a nature-based solution. In New York City (NYC), approximately 20% of the landscape is covered by buildings, thus rooftops present a substantial opportunity for expanding green infrastructure. Spatial data on green roofs are critical for understanding their abundance and distribution, what filters may drive spatial patterns, and who benefits from them. We describe the development of a green roof dataset for NYC based on publicly available data and classification of aerial imagery from 2016. Of the over one million buildings in NYC, we found only 736 with green roofs (<0.1%), although there may have been others we did not detect. These green roofs are not evenly distributed in NYC - they are most common in midtown and downtown Manhattan, while most other areas have few to none. Green roofs tend to be more prevalent in parts of NYC with combined sewer systems, but some such areas, and those with the most heat-vulnerable communities, have few if any despite their potential to help ameliorate stormwater and urban heat challenges. Though green roofs are providing some benefits within NYC, we anticipate they are filtered based on dynamics of infrastructure, institutions, and perceptions, rather than targeted to address climate and weather-related challenges. There is substantial opportunity in NYC to increase green roofs, and equity of them. The dataset we developed is publicly available and can serve as a baseline for tracking these assets through time, while supporting further research, conversations, and policies related to the benefits and distribution of green roofs. The underlying methods can also be applied to help fill similar data gaps in other cities.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».