A Circularity Mapping Framework for Urban Policymaking
Notice bibliographique
Résumé
In the context of urban policies, the circular economy can represent a virtuous model of sustainable and efficient management of resources and services for citizens, generating value for the community. Local policymakers play a central role in accelerating the circular economy transition, given that they organize and manage services that can significantly contribute to urban resilience. For policies to be properly designed, tools aimed at supporting territorial planning are needed to direct local policy towards choices that favor the circular economy and the resilience of cities. Among these urban planning tools, it is particularly important to have dashboards of comparative data on the degree of implementation of the circular economy. This paper provides a circularity mapping framework to map the degree of circularity and identify cities' strengths and weaknesses to design policies accordingly using a data-driven approach. Using a circular economy model based on 5 circular economy pillars, we identified 28 variables and assigned them to each of the pillars according to the variable's scope: sustainable inputs, social sharing, Product as a service, environmental policies, and resource efficiency. Both partial scores based on the five circular economy pillars, and a circularity index are provided for benchmarking and positioning analysis. Since urban life's environmental, economic, and social aspects are intertwined, only an integrated strategy can result in successful urban sustainable development. The paper supports policymakers in creating the conditions for efficient production and consumption markets and resource management systems while designing incentives and communications to citizens to support bottom-up initiatives and encourage virtuous behavior.
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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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».