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Enregistrement W4393861484 · doi:10.1038/s42949-024-00143-2

Urban Nature Indexes tool offers comprehensive and flexible approach to monitoring urban ecological performance

2024· article· en· W4393861484 sur OpenAlexafffund
Jennifer Rae Pierce, Laura Costadone, Lelani Mannetti, Joeri Morpurgo, Charlyn Green, Michael D. Halder, Pablo Arturo López Guijosa, Abner L. Bogan, Russell Galt, Jonathan E. Hughes

Notice bibliographique

Revuenpj Urban Sustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensVancouver Community CollegeUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesLunds UniversitetNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekBritish Columbia Institute of TechnologyCentral European UniversityParks CanadaArcadia FundParks VictoriaJohns Hopkins University
Mots-clésEnvironmental scienceEcologyEnvironmental resource managementEnvironmental planningComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present the Urban Nature Indexes (UNI), a comprehensive tool that measures urban ecological performance under one standard framework linked to global commitments. The UNI was developed by interdisciplinary experts and evaluated by practitioners from diverse cities to capture each city’s ecological footprint from local to global scale. The UNI comprises six themes (consumption drivers, human pressures, habitat status, species status, nature’s contributions to people, and governance responses) that encompass measurable impacts on climate change, biodiversity loss, ecosystem services, pollution, consumption, water management, and equity within one comprehensive system. Cities then adapt the UNI to their context and capacity by selecting among indicator topics within each theme. This adaptability and holistic approach position the UNI as an essential instrument for nature-positive transformations. With the institutional support of IUCN, the UNI offers an opportunity for cities to assess and enhance their contributions towards a more sustainable and biodiverse future.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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