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Enregistrement W4408994948 · doi:10.1049/icp.2025.0959

Climate change adaptation and mitigation strategies at future smart cities

2025· article· en· W4408994948 sur OpenAlexaff
Ruchi Tyagi, Amrita Chaiurasia, Suresh Vishwakarma

Notice bibliographique

RevueIET conference proceedings. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Cities and Technologies
Établissements canadiensBC Hydro (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeAdaptation (eye)Climate change adaptationEnvironmental resource managementEnvironmental planningGeographyEnvironmental sciencePsychologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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