From Mandates to Outcomes: How Federal Policies Shape Local Green Infrastructure Planning and Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Problem, research strategy, and findings: Green infrastructure (GI) has attracted both national and international attention as a strategy to achieve sustainability and resilience goals. In the United States, GI has gained prominence in stormwater management, supported by federal initiatives. Since 2007, the U.S. Environmental Protection Agency has promoted the incorporation of GI into regulatory frameworks, significantly influencing local planning and practices. While previous studies have shown that regulatory drivers shape GI planning focused on stormwater management, the extent to which federal enforcement actions influence local planning processes and outcomes remains underexplored. To address this gap, I conducted a comparative analysis of two local governments with significantly different levels of federal direction for their GI projects: Cleveland (OH) and St. Louis (MO). The analysis of planning documents, supplemented by interviews and street-level implementation images, revealed that federal enforcement has guided local planning along two distinct pathways: one aiming to achieve co-benefits and the other prioritizing cost effectiveness. The findings highlight tensions in compliance-driven GI projects and their implications for balancing regulatory goals with broader community benefits. Takeaway for practice: Planners must navigate the tension between cost-effective Clean Water Act compliance and broader community benefits, using adaptive management and governance to align urban greening approaches and create synergies
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».