Multi-city analysis of synergies and trade-offs between urban bird diversity and carbon storage to inform decision-making
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cities are particularly vulnerable to the impacts of biodiversity loss and climate change. Urban greenspaces are important ecosystems that can conserve biodiversity and help offset the carbon footprint of urban areas. However, despite large-scale tree planting and restoration initiatives in cities, it is not well known where trees or vegetation should be planted or restored to achieve multiple benefits. We considered urban greenspaces as nature-based solutions for urban climate mitigation and biodiversity conservation planning. Using bivariate mapping, we examined the spatial synergies and trade-offs between bird functional diversity and carbon storage in ten Canadian cities spanning a gradient of geography and population, and modelled the relationships between vegetation attributes and both bird diversity and amount of carbon. We found carbon and biodiversity are weakly positively correlated across the ten cities, however, this relationship varied in strength, direction and significance. Our maps highlight areas within our target cities where greenspaces could be managed, restored, or protected to maximize carbon storage and conserve biodiversity. Nationwide, our results also show that forest management strategies that promote increases in canopy cover and the proportion of needle-leaved species in urban greenspaces are potential win-win strategies for biodiversity and carbon. Our study shows NbS strategies are not always generalizable across regions. National policies should guide municipalities and cities using regional priorities and science advice, since a NbS promoting biodiversity in one region may, in fact, reduce it in another.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».