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Enregistrement W6966399321 · doi:10.4224/40003134

Nature Based Solutions to mitigate urban heat island effects in Canadian cities: literature review

2022· report· en· W6966399321 sur OpenAlexaffvenueabout

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2022
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban heat islandClimate changePopulationGlobal warmingGreenhouse gasBuilding envelopeAir quality indexClimate resilienceGreen infrastructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada is warming at double the rate of the global average caused in part by a fast-growing population and extensive land transformations, where buildings significantly contribute to the urban heat island (UHI) phenomenon (Jandaghian & Berardi, 2020a). The federal government released a strengthened climate plan in 2020, which emphasizes using Nature Based Solutions (NBS) to combat the effects of the UHI. Accordingly, two NBS techniques are proposed: increasing surface reflectivity (ISR) of horizontal building surfaces (e.g., roofs) and increasing surface greenery/vegetation (ISG) on both vertical and horizontal building envelope components (Berardi, Jandaghian, & Graham, 2020). Figure 1 shows the NBS strategies to mitigate UHI effects. ISR and ISG lead to a decrease in air temperature and temperature-dependent atmospheric chemistry that controls photochemical reaction rate of ozone production (Jandaghian & Akbari, 2019). Direct benefits of NBS on the built environment include, decreasing cooling loads of buildings in summertime, reducing the rate of heat-related mortality (HRM), and improving urban climate and air quality (Jandaghian & Akbari, 2021). In addition, the implementation of NBS generates a range of co-benefits, such as carbon sequestration, water purification, green growth, biodiversity of habitats, recreational facilities, mental well-being and job creation. Given the apparent accelerating pace of climate change and the need to improve the resilience of buildings and communities, greater efforts and investment are now required to facilitate the uptake of NBS for urban centers located in Canada that are intent on mitigating the effects of UHI in the future. This literature review presents a snapshot of the current understanding of NBS and how they affect building performance, the simulations conducted to evaluate NBS and UHI effects and modeling approaches used, the primary knowledge gaps as well as the future steps needed to reduce the effects of UHI in urban agglomerations across Canada. Accordingly, the next section provides a condensed summary of previous research on ISR and ISG. Then the modeling approach is described followed by a road map to assist policymakers to take action against the adverse impacts of UHI in cities. The road map consists of I) providing approaches to reduce the UHI influences with respect to the implications of warming/changing climate, urban canopy/landscape characteristics and building design II) development of the best management practices (BMP) for NBS – UHI for Canadian communities and III) development of guidelines for the design of NBS–UHI solutions to mitigate UHI in accordance with Canadian design climatic load.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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