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Enregistrement W4378575170 · doi:10.3390/buildings13061389

Nature-Based Solutions for Carbon Neutral Climate Resilient Buildings and Communities: A Review of Technical Evidence, Design Guidelines, and Policies

2023· review· en· W4378575170 sur OpenAlexafffundabout
Zhe Xiao, Hua Ge, Michael Lacasse, Liangzhu Wang, Radu Zmeureanu

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensNational Research Council CanadaConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia University
Mots-clésClimate change mitigationUrban agglomerationGreen infrastructureEnvironmental economicsScale (ratio)Greenhouse gasEnvironmental planningEnvironmental resource managementBusinessClimate changeEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The building sector is responsible for nearly 40% of the total global direct and indirect CO2 emissions. Urban green infrastructure, which includes features such as urban trees, vegetation, green roofs, and green facades, are examples of nature-based solutions often employed as municipal climate mitigation and adaptation strategies. This approach offers a range of cost-effective strategies for reducing municipal CO2 emissions and presents compelling public policy co-benefits such as improved urban livability and enhanced environmental conditions. For municipalities to confidently deploy these solutions at a scale necessary to achieve climate benefits, acquiring knowledge of quantifiable and demonstrated outcomes is an essential requirement. The objectives of this paper are to (1) provide a comprehensive analysis of the advantages and limitations of nature-based solutions (NBS) to address the challenge of reducing CO2 emissions; (2) evaluate existing design guidelines and policies as may be available across Canada, and that that support the of implementation of NBS in urban agglomerations; (3) identify knowledge gaps and research needs to address challenges to the implementation of NBS. In this review, suggestions and requirements as presented in these documents are examined while giving due consideration to the scientific evidence available in research papers. It was found that the adoption of NBS can contribute to carbon neutral communities through reduced building energy consumption and carbon sequestration. Supportive guidelines and policies have been developed, or are in development, to promote the implementation of NBS at the city scale, despite challenges in assessing, quantitatively, their impact due to uncertainties in data, methods, and scale. Nonetheless, existing research provides sufficient evidence to qualify the measures and suggestions outlined in the guidelines and policies described in this paper.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,163
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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