Translating planetary boundaries into city systems: Ecosystem services as metrics for safe and just production-consumption space
Notice bibliographique
Résumé
Accelerating urbanization has positioned cities as epicenters of water-energy-food (WEF) demand growth, yet their resource consumption patterns persistently exceed planetary boundaries. Resolving this dual challenge requires fundamentally rethinking cities' capacity to operate within ecological supply limits while ensuring basic human needs. We implement a city-scale adaptation of the doughnut framework, constructing a safe and just space (SJS) assessment model that quantifies ecosystem services (ESs) as linkages between WEF demands and ecological boundaries. Our analysis of 336 Chinese cities reveals spatial disparities: 91 % of cities in China can operate within their SJS for water provisioning, while only 25 % maintain current carbon emissions below ecological ceilings. Additionally, 28 % of cities simultaneously fulfill the SJS requirements for phosphorus purification. Regarding land use, 69 % can operate within the SJS, but most cities are approaching or already at verge of the biophysical boundary. In general, only 13 % of cities can adequately meet social demands within the boundaries of all four ESs. Random forest algorithm further identified social variables (e.g., population) and economic variables (e.g., industrial growth and gross regional domestic product) as dominant drivers of SJS performance. These findings underscore the imperative for adaptive governance that coordinates ES management through the SJS-ESs-WEF nexus, offering actionable pathways to align urban development with ecosystem stability and social justice imperatives.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».