Climate change adaptation and mitigation strategies at future smart cities
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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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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.
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 ».