How to Expedite the Process of Circular Built Environment in Toronto: A Systemic Approach
Notice bibliographique
Résumé
This research addresses the pressing need to reduce global emissions by 55% by 2030, as determined by recent UN evaluations, in response to the rapid temperature increase over the past five decades. The Paris Agreement was ratified with the aim of reducing global warming to below 2°C over pre-industrial levels. Toronto is striving to become a circular city through the implementation of circular economy strategies and initiatives. The aim of this research project is to gain a deeper understanding of the current state of the circular-built environment in Toronto and identify the barriers and enablers to transitioning towards circular practices. The study identifies the primary stakeholders in the built environment using the Actors Map and describes their roles and transformations, highlighting the obstacles and challenges to circularity as well as mapping them against circular strategies, approaches, and best practices. The researcher also maps circular strategies against the key stakeholders, identifies trends using STEEP-V analysis and the Three Horizons (3H) approach to examine the relationships between changes and innovations required to reach desired future outcomes. The study reveals gaps in the existing system and recommends the emergence of an abundance of trends that cover the entire range of circular practices, including those that have not yet been addressed, to bridge the divide between Toronto's circular vision and current progress.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».