Restoration of School Campuses - A piece to the urban climate challenge
Notice bibliographique
Résumé
As Pacific Northwest communities look for solutions to address Climate Change Action plans, one piece of the puzzle lies throughout our urban areas – school campuses. School districts tend to be one of the largest land owners across urban and suburban communities. Campus layouts and land management practices have trended to minimalize natural settings, beyond turf lawn, parking lot shade trees and street trees. City codes have provided some direction to reduce pavement heat islands and green stormwater management, but the majority of school campuses are pavement or turf. Initiatives are underway to change how school campuses look and function, both for educational and play uses, but also to support broader goals. Local school districts bond programs have updated building designs to be more efficient and reduce environmental impact. Similar thinking has been applied to the campuses, many of which range up to 20 acres per site. Greening of Schoolyard best design and management practices have added a variety of natural features to campuses, including shade trees, native plants, several garden types (including pollinators) and more. These designs not only significantly increase the amount of green corridors, they also become living laboratories for students to see their daily lesson plans come to life. They can observe, learn, understand, and perhaps become the next generation of stewards. I will showcase recent results from bond programs in Vancouver and Evergreen Public Schools over the last 5 years and the impact they are making to address sustainability goals.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,008 |
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 ».