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Enregistrement W6894316872 · doi:10.5683/sp3/iuulce

The Cooling Effects of Campus Greenery at the University of British Columbia Campus

2023· dataset· en· W6894316872 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban heat islandAir temperatureClimate changeUrban climateThermal comfortDeciduousLand useUrban planningEquivalent temperature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heat waves have threatened many people’s health and affected people’s thermal comfort on the West Coast of Canada in recent years. Urban greenery is crucial in mitigating climate change issues by influencing the temperature in cities. Land surface temperature is a metric to understand energy change at a landscape scale, while the air temperature is not representative of its surroundings. Land surface temperature can be measured and calculated by using remote sensing technology. This technology can capture surface temperature data from satellite imagery, allowing for accurate measurements of temperature changes over time. The paper studied how urban greenery coverage affected land surface temperature and air temperature respectively at the University of British Columbia in July and August 2022. The study calculated land surface temperature from Landsat images and collected air temperature data from available sensors. Two linear regression models were built to illustrate relationships between urban greenery coverage and land surface temperature and air temperature respectively. The results revealed that with the increasing percentage of urban greenery coverage, the land surface temperature reduced. Deciduous trees showed the strongest ability to reduce land surface temperature, followed by modified grass-herb and coniferous trees. Areas that are classified as barren had the highest land surface temperature. However, there was no significant relationship between urban greenery coverage and air temperature. This study provides valuable information for urban planners and policymakers to design and implement effective green space strategies that can address climate change and human thermal comfort issues.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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