Visualize Six Years of Architectural Changes at the University of British Columbia Vancouver Campus: Impacts on Tree Growth, Green Connectivity, and Coyote Footprints
Notice bibliographique
Résumé
Urban development, such as campus expansion, alters land cover and disrupts ecological processes, but the full extent of these impacts is often underexamined at fine spatial and temporal scales. This study investigates how building expansion on the University of British Columbia (UBC) Vancouver campus from 2015 to 2021 has influenced tree dynamics and coyote movement by leveraging high-resolution Light Detection and Ranging (LiDAR) data and spatial analysis. A campus-wide analysis revealed an increase in building density from 0.91 to 1.03 buildings per hectare, with total building coverage expanding from 16.62% to 18.39%. Eight campus neighborhoods were analyzed in detail, with Wesbrook Place experiencing the most substantial change, adding 22 new primarily residential buildings. Beyond direct tree removal, construction activities indirectly hindered vegetation recovery by damaging root systems and compacting soil. Neighborhoods with lower construction intensity, such as East Campus and Hawthorn Place, showed more stable canopy structure and tree growth. Wildlife patterns were also affected; fragmentation of greenspace and reduction in canopy cover disrupted ecological corridors, influencing coyote movement across the campus. These findings highlight the critical role of remote sensing in tracking and visualizing land-use change, offering valuable insights for sustainable campus development and contributing to urban ecological planning in rapidly expanding metropolitan areas.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,014 |
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 ».