Advancing climate resilience through a geo-design framework: strengthening urban and community forestry for sustainable environmental design
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urban and community forestry is a specialized discipline focused on the meticulous management of trees and forests within urban, suburban, and town environments. This field often entails extensive civic involvement and collaborative partnerships with institutions. Its overarching objectives span a spectrum from preserving water quality, habitat, and biodiversity to mitigating the Urban Heat Island (UHI) effect. The UHI phenomenon, characterized by notably higher temperatures in urban areas compared to rural counterparts due to heat absorption by urban infrastructure and limited urban forest coverage, serves as a focal point in this study. The study focuses on developing a methodological framework that integrates Geographically Weighted Regression (GWR), Random Forest (RF), and Suitability Analysis to assess the Urban Heat Island (UHI) effect across different urban zones, aiming to identify areas with varying levels of UHI impact. The framework is designed to assist urban planners and designers in understanding the spatial distribution of UHI and identifying areas where urban forestry initiatives can be strategically implemented to mitigate its effect. Conducted in various London areas, the research provides a comprehensive analysis of the intricate relationship between urban and community forestry and UHI. By mapping the spatial variability of UHI, the framework offers a novel approach to enhancing urban environmental design and advancing urban forestry studies. The study’s findings are expected to provide valuable insights for urban planners and policymakers, aiding in creating healthier and more livable urban environments through informed decision-making in urban forestry management.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle