Strategic deployment of urban trees to achieve thermal resilience in a Canadian community
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change and urban heat islands are intensifying the frequency and severity of heatwaves, emphasizing the need for resilient and sustainable strategies to cool urban outdoor and indoor spaces. Urban trees are identified as an effective solution, yet limited studies address how different tree deployment strategies enhance building thermal resilience against heatwaves. This study examines the impact of strategic urban tree deployment on building thermal resilience across a neighborhood in London, Canada. Two deployment strategies are assessed: a straightforward strategy based on outdoor temperature hotspots, and a more complex strategy based on building indoor heat stress. The analysis incorporates tree growth and its effect on canopy coverage. A coupled microclimate-building performance simulation evaluates outdoor and indoor thermal conditions, with thermal resilience quantified using a novel method integrating microclimate effects, heat stress intensity, and exposure duration. Results indicated that when canopy coverage increases from 6% to the Nature Canada-recommended 30%, both strategies achieve similar maximum reductions in building surrounding outdoor air temperature (4.0 °C) and Standard Effective Temperature (6.9 °C), as well as comparable reductions in indoor thermal stress. However, at lower canopy coverage levels (≤20%), the indoor based strategy achieves a more uniform resilience distribution and enhances thermal resilience for the majority of buildings with poorer baseline conditions. At 30% canopy coverage and above, the differences between the two strategies become less pronounced, making tree deployment based on outdoor temperature hotspots a straightforward yet effective strategy for improving neighborhood thermal resilience.
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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