Net Zero City Complexity, a Study of Emerging Trends from Net Zero Cities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Australian cities can achieve net zero goals by emulating global best practices and lessons learnt from others focused on collaboration, iterative learning, accessibility, innovation, and affordability. Cities should adopt inclusive governance connecting government, industry, and communities to enable systemic change. Successful cities adopt a collaborative governance approach across government, private sector, and local communities to enable systemic change; both top down (Calgary and Edmonton) and bottom up (Melbourne), as well as exploring regional partnerships (Under2 Coalition) driving shared sustainability outcomes when facing similar climate challenges translating to local solutions. The cities take an iterative approach to policy development, leveraging data and predictive modelling to track progress and amplify success stories and Indigenous knowledge to diverse audiences. Industry coordination drives technological and supply chain solutions to shared challenges, facilitated by making a business case for adaptation (Germany and Denmark) and offering innovative financing (Japan and Zimbabwe). Overall, inclusive processes that enable markets and diffuse technologies in an affordable way underpin climate progress in leading cities working towards ambitious emissions goals. In addition to sectoral impact, the theoretical application in this research is weighted to ensure a systems theory approach will impact long-term effective net-zero transition and effect a framework of sustainable solutions. A system of systems methodology ensures a collective application of both transitional and circular systemic theories which are necessary to underpin carbon neutral urban design. This will be effective with additional emphasis being placed on socio-ecological and sociotechnical systems. The combined systems theory approach provides a holistic framework which operates at a macro-level, hierarchical function of interconnected structures. This research has qualitatively determined which pathways of governance and adaptation have potential to realise success and will enable corrective planning and define the methodology of future design and developments of net zero 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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».