The climate limits of construction – consumption emissions and budgets for 1000 cities
Notice bibliographique
Résumé
Construction emissions and budgets for over 1000 cities This repository contains data and code used to estimate emissions and budgets for over 1000 cities across the world [1]. Contents Those interested in exploring city emissions and budgets should first look at our interactive dashboard. city_cumulative_budgets.xlsx is supplementary to the main text and contains simplified cumulative budgets for all cities in the paper. regression_data_sources.xlsx is supplementary to the main text and organizes the source of all data used to generate estimates of historic city-level construction emissions. code.zip contains the data and python files required to reproduce the results from the manuscript. The structure of code.zip is as follows: The folders /city_emit_py/, /city_budget_py/, and /city_future_py/ contain the python classes needed to estimate emissions, generate budgets, and estimate future emissions, respectively. These Python classes are imported and used in three jupyter notebook demo files in the main /code/ folder, which show how the results from the main text were generated. the /data/ folder contains all necessary data for the jupyter demos, including some pre-generated results. Two external datasets are used directly in the analysis. First, the Exiobase 3 model time series, which can be downloaded and added seperately [2]. Throughout the demo files we use the path variable = "D:/EXIOBASE/IOT_2019_ixi" because we stored Exiobase on a external D drive. Please update these path variables to the location of exiobase on your local machine. We also include a version of the RASMI dataset [3] for estimating future emissions. No downloads are required for this dataset. Requirements The code in this repository was built on Windows 10 using Python 3.9.19 with the following dependencies: numpy 1.23.5 pandas 2.2.2 matplotlib 3.7.0 seaborn 0.13.2 geopandas 0.14.4 (optional, for generating Figure 1a in manuscript only) To use the code, please download code.zip from Zenodo (should only take a few minutes) and open the relevant jupyter notebooks in the environment of your choosing (e.g. VS Code). Download the seperate Exiobase 3 time series and adjust the Exiobase filepath variables to your local machine. Running the example notebooks should not take more than a few minutes, with the most time-consuming operation being the import of the Exiobase tables. This resource is licensed under an MIT open license. Please ensure proper attribution when modifying and using this work. Contact For any questions, issues, or suggestions, please contact the authors at keagan.rankin@mail.utoronto.ca More information about the authors and their research groups can be found at the following links: University of Toronto, University of Cambridge, and University of Waterloo. This work was sponsored by the Centre for the Sustainable Built Environment at the University of Toronto, an NSERC Alliance International grant written by authors at the University of Toronto and the University of Cambridge, and Canadian Research Chairs held by authors IDP and SS. References [1] Rankin et al. (2025) The climate limits of construction for over 1000 cities. In Review [2] Stadler et al. (2025) Exiobase3. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.14614930 [3] Tomer Fishman, Alessio Mastrucci, Yoav Peled, Shoshanna Saxe, Bas van Ruijven. RASMI: Global Ranges of Building Material Intensities Differentiated by Region, Structure, and Function. Scientific Data 2024, 11 (1), 418. https://doi.org/10.1038/s41597-024-03190-7.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,007 |
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 ».