Where to Expand Green Infrastructure to Support Equitable Climate Change Adaptation in the City of Toronto?
Notice bibliographique
Résumé
Green Infrastructure (GI) is a potential tool to help cities adapt to climate change. In particular, GI can help moderate high summer temperatures and reduce urban flooding, both of which are expected to become more common with on-going climate change. However, GI is not evenly distributed in many cities suggesting that some neighborhoods are more vulnerable to climate change impacts. Additionally, marginalized communities often lack the resources needed to reduce existing vulnerabilities. This study explores the question: where should GI initiatives be focused to support equitable climate change adaptation in the City of Toronto (Ontario, Canada)? We address this question by applying a GI Equity Index that includes built environment and socio-economic factors to identify neighborhoods’ level of need for GI to support climate change adaptation. The spatial location of high need neighborhoods, and their particular characteristics, are examined. Our results highlighted the spatial clustering of very high and low need neighborhoods in Toronto. Three types of neighborhoods were identified as most in need: (1) those vulnerable due to very limited existing GI, (2) those vulnerable due to socio-economic characteristics, and (3) those that lack GI and have marginalized populations based on socio-economic measures. On the other hand, neighborhoods identified as least in need based on the index were relatively uniform in character: all had abundant tree canopy and residents who were high income, highly educated, and disproportionately white. These results highlight the importance of considering both built environment and social vulnerability to support an equitable distribution of GI for climate change adaptation, and that varied opportunities and challenges exist related to increasing GI in different types of vulnerable neighborhoods.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».