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Enregistrement W4413067171 · doi:10.31548/forest/1.2025.108

Ecological role of tree and shrub plantations in urban landscapes

2025· article· en· W4413067171 sur OpenAlexaboutno aff
Adelia Arbaeva, Kalysbek Arbaev, Tilek Baytikova, Karamat Omurzakova, Elvira Namatova

Notice bibliographique

RevueUkrainian Journal of Forest and Wood Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrubParticulatesEnvironmental scienceLandscapingGreeningAir pollutionCarbon dioxidePollutantForestryGeographyEnvironmental protectionEnvironmental engineeringEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aimed to determine the impact of green spaces on the environmental sustainability of cities and to identify the most effective methods of greening. The study analysed the impact of different types of tree and shrub plants on reducing the level of pollutants, including particulate matter (PM2.5 and PM10) and carbon dioxide, as well as their ability to regulate temperature and create comfortable climatic conditions. The results demonstrated that the most effective plant species for urban landscaping were black poplar, which had the highest particulate matter filtration capacity (9.8 g/m2/year PM2.5 and PM10) and high CO2 uptake (24 kg/tree/year), Tatar maple, which provided significant air pollution reduction (7.5 g/m2/year PM2.5 and PM10) and CO2 capture (18 kg/tree/year), common pine, which showed high efficiency in particulate matter reduction (8.7 g/m2/year PM2.5 and PM10) and carbon dioxide uptake (22 kg/tree/year), and Tien Shan spruce, which combined air cleaning ability (7.9 g/m2/year PM2.5 and PM10) with high CO2 uptake (21 kg/tree/year). These plant species demonstrate a high ability to absorb pollutants and reduce air temperature by 3.2-4.5°C in summer. In Kyrgyzstan, the area of green spaces in cities is 12% of the total area, which is significantly lower than in developed countries such as Singapore (47%), Germany (40%, Canada (38%) and Sweden (44%). In Bishkek, the capital of Kyrgyzstan, there are 9 m2 of green spaces per inhabitant, while in Singapore this figure reaches 50 m2 and in Germany 38 m2. Analyses of international experience revealed that developed countries actively applied innovative landscaping methods. Singapore made extensive use of vertical gardens and water-saving technologies, Germany prioritised the regeneration of natural areas and the creation of eco-parks, Canada implemented integrated forest protection programmes, and Sweden introduced adaptive landscaping and sustainable forest planting. These measures contributed to significant improvements in the environmental sustainability of urban environments. The findings of the study emphasise the need for an integrated approach to urban greening in Kyrgyzstan, based on the selection of the most sustainable tree and shrub species, as well as the introduction of modern greening technologies

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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