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Enregistrement W4405017671 · doi:10.56397/jrssh.2024.11.06

The Role of Green Roofs in Mitigating Urban Heat Islands in Berlin, Germany

2024· article· en· W4405017671 sur OpenAlexaboutno aff
Melanie Vogel

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Social Science and Humanities · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreen roofUrban heat islandUrbanizationContext (archaeology)SustainabilityGreen infrastructureEnvironmental planningIncentiveUrban sustainabilityMicroclimateUrban planningMegacityStormwaterClimate changeAir quality indexEnvironmental qualityBusinessEnvironmental resource managementGeographyCivil engineeringPolitical scienceEconomic growthRoofSurface runoffEnvironmental scienceEngineeringEconomyMeteorologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban heat islands (UHIs) pose significant environmental and social challenges for cities, particularly in the context of climate change and rapid urbanization. In Berlin, green roofs have emerged as a sustainable solution to mitigate UHIs, offering benefits such as temperature regulation, stormwater management, and improved air quality. This paper explores the environmental impact of green roofs in Berlin, focusing on their ability to reduce urban temperatures and enhance microclimates. It also examines the city’s policies and incentives that promote green roof adoption, alongside successful local projects. However, challenges such as economic constraints, technical barriers, and public engagement limitations hinder widespread implementation. Comparative perspectives from cities like Singapore, Toronto, and Copenhagen provide insights into overcoming these obstacles. By adopting tailored strategies and learning from global examples, Berlin can optimize its green roof programs to address urban challenges and enhance sustainability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
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