Urban greenspace under a changing climate: Benefit or harm for allergies and respiratory health?
Notice bibliographique
Résumé
An increasing proportion of the world's population lives in urban settings that have limited greenspace. Urbanization puts pressure on existing greenspace and reduces its access. Climate impacts, including increased temperature and extreme weather events, challenge the maintenance of urban vegetation, reducing its ecosystem services and benefits for human health. Although urban greenspace has been positively associated with numerous health indicators, the evidence for allergies and respiratory health is much less clear and mixed. To address these uncertainties, a workshop with 20 global participants was held in Munich, Germany, in May 2024, focusing on the impact of greenspace-related co-exposures on allergies and respiratory health. This narrative review captures key insights from the workshop, including the roles of urban greenspace in (1) climate change mitigation, (2) interactions with pollen, and (3) emissions of biogenic volatile organic compounds and their byproducts, such as ozone. Additionally, it presents research and stakeholder recommendations from the workshop. Future studies that integrate advanced greenspace exposure assessments and consider the interplay of greenspace with pollen and biogenic volatile organic compounds, along with their relevant byproducts are needed. Increased public awareness and policy actions will also be essential for developing urban greenspace that maximizes health benefits, minimizes risks, and ensures resilience amid a changing climate and rapid urbanization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».