Urban stormwater resilience: Global insights and strategies for climate adaptation
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
Rapid urbanization combined with increasing extreme precipitation driven by climate change poses significant challenges to urban infrastructure. This study analyzes stormwater management practices across 11 cities in North America, Europe, and Australia, emphasizing strategies for climate change adaptation. Drawing on a review of published documents and interviews with city officials, we assess regulatory frameworks, policies, and design guidelines. This review identifies a critical gap in integrating stormwater management with emission reduction policies, essential for synergistic co-benefits and addressing both mitigation and adaptation challenges. This study examines the policies through the lens of blue-green infrastructure (BGI), identifying challenges such as adapting multifunctional designs to local contexts and establishing effective governance frameworks to maximize their potential. From a funding perspective, stormwater fees offer a transparent way to finance climate-resilient initiatives, with affordability and public acceptance addressed through incentives like stormwater credits. Regular updates to design storm criteria, guided by advancing climate science, are vital for long-term resilience. However, design storms should be a starting point, focusing more on adaptive, multifunctional structures based on the safe-to-fail paradigm. This study highlights the urgent need for holistic, integrated stormwater management approaches to enhance urban resilience and sustainability in a changing climate.
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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 | 0,001 | 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