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Enregistrement W4387654099 · doi:10.48044/jauf.2023.022

Achieving the Urban Tree Trifecta: Scenario Modelling for Salubrious, Resilient, and Diverse Urban Forests in Densifying Cities

2023· article· en· W4387654099 sur OpenAlexafffundabout
Sara Barron, Emily J. Rugel, Zhaohua Cheng, Lorien Nesbitt, Stephen R.J. Sheppard, Agatha Czekajlo, Cynthia Girling

Notice bibliographique

RevueArboriculture & Urban Forestry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaKwantlen Polytechnic University
Mots-clésGreen infrastructureEcosystem servicesClimate changeUrban forestNeighbourhood (mathematics)Baseline (sea)Urban forestryGeographyEnvironmental resource managementUrban ecosystemTree plantingEnvironmental planningEcosystemUrbanizationEcologyEnvironmental scienceForestryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Urban forests can provide nature-based solutions (NBS) to complex climate-change challenges via the provision of ecosystem services such as shade and cooling that offset increased risks of chronic diseases and excess mortality. They also confer indirect health benefits by providing regulating ecosystem services that can facilitate climate-change mitigation efforts: increased shade can encourage shifts to lower-carbon transportation methods such as walking and cycling, for example. However, in order to ensure that urban forests are both resilient to threats and confer the maximum possible benefits, we must be able to project decades into the future in order to understand the implications of current urban forestry decisions. Methods This study outlines a framework for creating urban-forest scenario models and reports the results of a case study conducted to highlight the ways in which decisions made at each stage of the scenario-development process impact its outcomes and application. Our case study focused on a neighbourhood in Vancouver, Canada, that is simultaneously undergoing urban densification and aiming to significantly increase canopy cover by 2050. Three distinct aims were identified for the case study: maximizing public-health benefits, selecting climate-resilient tree species, and integrating planting across public and private lands to advance diversity. To achieve these aims, baseline information on the neighbourhood’s existing tree network was collected, entered into GIS software, and delineated based on a set of pre-identified characteristics. Next, a list of climate-adapted species was developed. This climate-adapted species list was then virtually “planted”across the neighbourhood, using a combination of machine-based and manual planting techniques. Finally, the resulting scenario model was quantitatively assessed to understand its composition and impacts. Results Our study demonstrates that a salubrious, resilient, and diverse urban forest can be created via a strategic program that complements extant trees in the public domain with planting programs along blue-green streets and on private property. Conclusions Achieving the urban tree trifecta will require collaboration among municipal departments and the development of a range of public and private initiatives, but it has the potential to maximize nature-based solutions in cities facing rapid shifts due to densification and climate change.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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