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Enregistrement W4405997542 · doi:10.1016/j.jenvman.2024.123733

20∗20∗60: A multilevel climate change analysis framework

2025· review· en· W4405997542 sur OpenAlexaboutno aff
Guglielmo Ricciardi, Guido Callegari, Mattia Federico Leone

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Management · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPolitecnico di Torino
Mots-clésClimate changeEnvironmental planningAdaptation (eye)Environmental resource managementClimate change adaptationClimate change mitigationUrban planningAction (physics)Urban climateGeographyEnvironmental scienceCivil engineeringEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cities worldwide have established plans and policies to achieve climate-neutral and climate-resilient objectives in recent decades. Researches have demonstrated that Climate Change Action Plans generally fail to include mitigation and adaptation approaches in their planning processes, despite their importance. A proposed multilevel assessment of Climate Change Action Plans, urban regeneration, and building projects was used to analyze the ten cities most sustainable in terms of developing environmental strategies, including local climate action to determine the degree of adaptation and mitigation integration in cutting-edge contexts and to identify measures that show synergies and co-benefits for urban design practices. Climate Change Action Plans, urban regeneration and building projects have been evaluated through scoring methods to determine firstly the level of integration among adaptation and mitigation and secondly the most used urban design solutions that addresses both approaches. Almost all of Climate Change Action Plans have "moderate" and "early" integration, with the most advanced in North American cities including Toronto, Montreal, New York, and San Francisco. Climate Change Action Plans partly influence urban regeneration projects. Among the cities studied, Royal Seaport and Hammarby Sjöstad in Stockholm stand out as the most advanced in terms of including measures for both mitigating and adapting to climate change, as well as the extent of activities carried out. North American building projects have the highest adaptation and mitigation strategies. Climate Change Action Plans, urban regeneration initiatives, and building projects analyzed have displayed measures to include both climate change mitigation and climate change adaptation benefits into urban design.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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