Counteract Soil Consumption through Ecosystem Services and Landscape Restoration for an Efficient Urban Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Soil consumption, marked by the expansion of artificial land cover for residential, productive, and infrastructural purposes, is a concerning trend in Italy, as revealed by the Copernicus land monitoring program. The issue is exacerbated by agricultural intensification and urbanization, particularly affecting regions like Lombardia and Piemonte. However, Sicilia, Abruzzo, and Lazio experience notable increases in processes of abandonment and re-naturalization. Data from Ispra highlights the need for in-depth study, especially in regions like Sicilia, where contrasting phenomena occur. This study utilizes Ispra data to monitor and formulate strategies for mitigating soil consumption and safeguarding ecosystem services. The research aligns with objectives related to combating climate change and facilitating the ecological transition of territories. The complexity of land consumption, influenced by interdependent factors, is evident in the achieved results. Effective strategies for containment and re-naturalization involve the implementation of town planning regulations and multi-level behavioral pathways. This study aims to identify contextual actions that can reduce land consumption, promote de-impermeabilization, and encourage re-naturalization, focusing on enhancing ecosystem services in land use activities. Thus, it focuses on understanding the contributions of ecosystem services, landscape restoration and green infrastructure on climate mitigation, and a reduction in land consumption in urban regeneration processes. As well, through open-source systems, it is important to monitor in real time the trend of the quantity of factors and variables and the state of the environment, and the reasons to intervene with systemic strategies and actions constitutes another lens of focus.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».