Urban tree planning: Can MCDA-driven approaches help improve current practices? A Canadian case study
Notice bibliographique
Résumé
Canadian cities are striving to address climate change by setting ambitious goals for tree planting and increasing urban canopy cover. However, urban tree planning is complex, involving multiple objectives like reducing heat islands, improving public health, and minimizing costs, while balancing the interests of various stakeholders. To manage this complexity, a spatial suitability model for tree planting was developed using GIS-MCDA. This model was co-created with stakeholders in Montreal, Canada, and aims to improve upon traditional urban tree planning methods by combining territorial opportunities and needs. A comparison was made between the model's recommendations for tree planting sites and the sites previously planned by municipal institutions in three Montreal boroughs. The analysis, which considered both the entire study area, and a subset comprised of public land, showed a significant discrepancy between the areas prioritized by the model and those selected by the boroughs, with little overlap between the two. This difference may stem from the model's broaderscale approach, while the boroughs focused on individual tree pits at a finer scale. Despite these differences, the framework provides an opportunity for municipal institutions to consider a wider range of planting sites and take into account a more complete set of decision criteria. By using this model, cities can optimize tree planting efforts to provide needed ecosystem services to the local populations.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».