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Enregistrement W4376645811 · doi:10.3389/fclim.2023.1177025

The climate-biodiversity-health nexus: a framework for integrated community sustainability planning in the Anthropocene

2023· article· en· W4376645811 sur OpenAlexafffund
Robert Newell

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Climate · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research ChairsRoyal Roads University
Mots-clésNexus (standard)SustainabilityEnvironmental resource managementEnvironmental planningOperationalizationBusinessPolitical scienceGeographyEngineeringEcologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated approaches to planning and policy are important for making progress toward sustainability. A variety of frameworks have been developed for facilitating such approaches to planning and policy, such as the water-energy-food (WEF) nexus. However, the WEF nexus has been criticized for a lack of clarity in how to apply the framework, whereas a goals-oriented framework potentially could be more easily applied and operationalized. This paper proposes such a framework, referred to here as the climate-biodiversity-health (CBH) nexus. The paper details the features of the CBH nexus framework, the interactions among its domains, and its potential applications. The CBH nexus consists of three domains (i.e., climate action, biodiversity conservation, and community health) and six subdomains (i.e., climate change mitigation, climate change adaptation, habitat protection and regeneration, wildlife health and welfare, physical health, and mental health). The framework can be applied in practice to develop checklists/toolkits for guiding new development and as a basis for creating community indicator systems. It can also be applied in research to identify gaps in planning and policy documents and as a lens for participatory modeling exercises. Continued experimentation with, and improvement of, the CBH framework will reveal its most useful applications, thereby opening new opportunities for communities to effectively develop and implement integrated sustainability plans and policies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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