Strategic green roof placement in Toronto to maximize benefits while incorporating citizen preferences
Notice bibliographique
Résumé
Green roofs provide a broad range of ecosystem services, including air quality regulation, temperature regulation, flood regulation, and habitat provision. Through strategic placement they can address multiple urban challenges. However, city governments often do not engage in strategic spatial and fail to consider citizen preferences. To address this, we developed an approach for strategic placement of green roofs, based on the four mentioned ecosystem services for Toronto, Canada. We designed an approach based on biophysical information, which we further enriched with data on citizen preferences for different ecosystem services. We used literature-derived criteria and spatial analysis to identify optimal green roof placement locations for each ecosystem service separately, and the four services combined. A citizen survey was conducted (n = 402) to rank ecosystem services based on preferences. Mean rankings were used for a citizen-weighted model for strategic green roof placements. Our approach identified key priority areas for Toronto, while also highlighting that a significant portion of the city’s rooftops are sub-optimal for maximizing the benefits of all four ecosystem. However, by focusing on turning roofs in hotspot areas (0.2–1.2 % of total roof space) into green roofs, the four ecosystem services could be enhanced simultaneously. Results showed large spatial variations in priority areas between individual ecosystem services. However, comparing results across the biophysical and citizen weighted approach for all ecosystem services combined indicated similar priority areas, suggesting citizen support for prioritisation related to biophysical needs. Moreover, citizen involvement in governance practices can foster transparency, inclusivity, and satisfaction in strategic planning of green roofs. The methods employed in this study can be adapted to other cities worldwide, enabling more strategic, participatory approaches to implementing green roofs to enhance multiple ecosystem services where they are valued most. • We developed a strategic green roof planning approach to enhance ecosystem services. • We assessed differences between a purely biophysical and a citizen-weighted approach. • Green roof priority areas differ depending on the ecosystem service considered. • Our approach identifies up to 1.2 % of roofs as priority areas for green roofs. • Citizen preferences for green roof priority areas overlap with biophysical prioritization.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».