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Enregistrement W4399181436 · doi:10.3389/frsc.2024.1394056

The challenges of urban street trees and how to overcome them

2024· article· en· W4399181436 sur OpenAlexaff
Monika Egerer, Julia M. Schmack, Kevin Vega, Camilo Ordóñez, Susanne Raum

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Cities · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTechnische Universität MünchenEuropean Commission
Mots-clésPruningPerspective (graphical)DamagesEnvironmental planningArboricultureConversationAdaptation (eye)GeographyEnvironmental resource managementBusinessSociologyAgroforestryComputer sciencePolitical scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

City street trees are prominent features of urban green infrastructure and can be useful for climate change adaptation. However, street trees may face particularly challenging conditions in urban environments. Challenges include limited soil and space for growth surrounded by sealed surfaces, construction that damages roots, poor pruning and management, and direct vandalism. All of these challenges may reduce the capacity of street trees to provide social-environmental benefits, such as attractive landscapes, shading and cooling. Thus, street trees need specific care and resources in urban environments. In this perspective article, we call for a conversation on how to improve the conditions for city street trees. While research has broadly investigated street tree mortality and vulnerabilities, the social perspective may be missing, one that also involves the actions and care by human inhabitants. Here we share perspectives on current management options and discuss from a social-ecological perspective how these can be extended to involve urban residents.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,017
Communication savante0,0110,019
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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