Development of systemic infrastructure governance mechanisms to reduce climate-health risks in cities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate-related hazards can lead to multiple infrastructure risks that pose a threat to public health such as extreme heat conditions in housing and transport networks, the flooding of critical utilities and social infrastructure, and air pollution in buildings with vulnerable occupants. Business-as-usual approaches to manage physical infrastructure systems that result in the delivery of standalone interventions by individual city departments in isolated infrastructure systems are not sufficient to manage these systemic risks. The aim of this study is to explore how cities can develop systemic infrastructure governance mechanisms. Specifically, how stakeholders can draw together diverse information sources (including health data) and partnership funding mechanisms focused on the delivery of multiple benefits (including health benefits) to develop integrated infrastructure interventions to reduce climate-health risks. This study examines the infrastructure governance mechanisms developed in three cities: Ottawa (Canada), Belfast (Northern Ireland), and London (England) to draw insight into how cities can establish such systemic infrastructure governance mechanisms. The findings reveal how the development of multi-stakeholder partnerships, diverse information sources, and the use of holistic appraisal mechanisms to evaluate the wider benefits of infrastructure interventions have facilitated the implementation of integrated infrastructure measures to reduce climate-health risks in the case study cities. The research findings also show that these cities have implemented several types of integrated infrastructure measures to reduce climate-health risks such as deep housing retrofit projects and integrated grey-green-blue infrastructure measures to reduce flood risk and promote active travel.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».