MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412685984 · doi:10.1080/24749508.2025.2529028

Impact of suburban landscape on outdoor thermal comfort in tropical savanna climate

2025· article· en· W4412685984 sur OpenAlexaff
Graciela Arosemena Díaz, Ariadna Mora

Notice bibliographique

RevueGeology Ecology and Landscapes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSecretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación
Mots-clésTropical savanna climateTropical climateGeographyTropicsThermal comfortUrban landscapeEnvironmental scienceAgroforestryPhysical geographyEcologyEnvironmental resource managementMeteorologyEnvironmental planningArchaeologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the effects of various urban land cover compositions and the ratio of canyon height to canyon width on outdoor thermal comfort (OTC) in Panama City. For this purpose, the study conducted simulations with ENVI-met on three neighborhood complexes during the hottest day of the year. The study measured air temperatures and relative humidity in the three neighborhoods to validate the simulation results. The simulations utilized the measured data to evaluate outdoor thermal comfort by analyzing the Humidex. This index describes how hot the weather feels, combining the effects of air temperature and relative humidity. Results of the linear regression indicate that at 12:00 h and 15:00 h, the Humidex values decreased as the lawn cover increased. Additionally, the study observed that higher aspect ratios led to lower Humidex values at 12:00 h and 15:00 h. The results for tree canopy cover suggest that the cooling effect decreased during the hottest hours of the day. This result is likely due to a reduction in the trees’ cooling capacity, linked to the limitation of plant evapotranspiration. These findings provide valuable guidance for planners when determining lawn coverage and aspect ratios to improve outdoor thermal comfort in tropical savanna cities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeology Ecology and LandscapesMême sujetUrban Heat Island MitigationTravaux en français237 207