Optimal approaches in global warming mitigation and adaptation strategies at city scale
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 Case studies from global cities contribute to more focused analyses of global warming challenges and demonstrate the performance and effectiveness of mitigation and adaptation strategies to identify lessons about success at the city scale. The case studies were chosen to demonstrate aspects of the critical messages for action priorities in global warming mitigation and adaptation. This work focuses on best practices and initiatives for mitigation and adaptation approaches from developed and developing economies, including North American cities, European cities, Asian cities, and other global cities worldwide. The case studies were grouped to examine, identify, and emphasize important factors in various areas (e.g., local programs and alliances, governance, stakeholder engagement, community actions, and scientific research) that determined the success of adaptation strategies in various global cities. Many recent studies showcase mitigation approaches, particularly those relating to blue-green infrastructure and nature-based strategies. The case studies selected reflect vulnerable regions and demonstrate how increasing global warming significantly concerns individuals, societies, and their infrastructure. The selected studies include Amsterdam in Netherlands; Singapore, as a city in a garden; Boston in USA; Ahmedabad Heat Action Plan in India, aimed at implementing strategies with the objectives of climate adaptation planning; Copenhagen, as a coastal town, is more susceptible to flooding; Portland, the most progressive city in USA; Hamburg in Germany, one of the biggest harbours in Europe; and the 'Rain City Strategy', in Vancouver, Canada. Not all global cities respond the same way, but undertaking joint complex efforts helps mitigate the impacts.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle