Climate change adaptation and mitigation strategies at future smart cities
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
The increasing impacts of climate change, rising sea levels, unpredictable weather conditions, unforeseen natural events, natural disasters, extinction of biodiversity, and the vulnerability of ecosystems are causing concerns across the globe. Amidst the environmental vulnerabilities and unique socio-economic contexts, cities worldwide face severe challenges in ensuring sustainable development. Therefore, climate change adaptation and mitigation are critical components of planning and developing future smart cities. Smart cities leverage technology and data to improve urban infrastructure, enhance quality of life, and reduce environmental impacts. Here are some key strategies for adaptation and mitigation in smart cities. It is crucial to stress the equal need for adaptation and mitigation strategies to ensure effective climate change adaptation. Adaptation strategies include developing resilient infrastructure, providing early warning systems, effective water management, and public health initiatives. Mitigation strategies include but are not limited to integrating renewable energy technologies, energy efficiency measures, sustainable transportation systems, increasing urban greenery, implementing carbon capture, implementing storage technologies, and Implementing practices that reduce waste, promote recycling, and encourage the reuse of materials. This paper highlights that by integrating these strategies, future smart cities can effectively address the challenges posed by climate change, enhancing resilience and sustainability while improving the quality of life for their residents. A few initiatives to integrate technology and community engagement are also discussed, underlining the crucial role of community participation in the fight against climate change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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