Examining Race and Class Disparities in Urban Heat: Towards Environmental Justice in Urban Planning
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and urbanization contribute to uneven distributions of heat exposure that disproportionately affect disadvantaged communities resulting in environmental (in)justice. While studies in the USA highlight the elevated heat exposure faced by low-income and ethnic minority groups, similar insights are lacking for other countries. This knowledge gap impedes a comprehensive understanding of environmental (in)justice experienced by various socio-economic and ethnic groups and hampers the identification of inadequacy in urban planning policies.This research seeks to bridge the gap between social and environmental sciences to address environmental (in)justice by establishing a link between extreme heat (at both regional and country level) and socio-economic disparities within individual municipalities or counties. So far our analysis covers Australia, New Zealand, Canada, Germany and the U.K. Using remotely sensed satellite data for Land Surface temperature mapping for summer and Census data of countries, the analysis explores various socio-economic indicators—such as education levels, age demographics, and the proportion of foreign populations.By recognizing the unequal distribution of urban heat and its disproportionate impact on vulnerable communities, there emerges a critical mandate to prioritize equitable urban planning policies. This research underscores the urgency for policymakers and urban planners to prioritize environmental justice interventions and integrate strategies that aim to reduce race and class disparities concerning urban heat. The research also serves as a model for similar analyses globally fostering inclusive, equitable and resilient urban landscapes.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».