Embracing the future for and with urban forests and trees. \nInternational Urban Tree Diversity Conference UTD5 Book of Abstracts
Notice bibliographique
Résumé
As our cities face the pressing challenges of climate change, extreme weather events, increasing population growth, and urban densification, the role of urban forestry becomes increasingly vital. The 5th Urban Tree Diversity Conference (UTD5) aimed to help craft a vision for the future of urban forests by sharing innovations from a spectrum of scientific disciplines that seek to secure the health and resilience of our urban trees. \n \nUTD5, building on the legacy from conferences in Alnarp/Malmo (Sweden), Melbourne (Australia), Vancouver (Canada), and St Petersburg (Florida, USA), offered an invaluable opportunity for urban forestry and arboriculture practitioners, researchers, policymakers, and stakeholders to come together and explore the future challenges and opportunities for our urban trees. By embracing emerging technologies, harnessing open data, and fostering citizen engagement, all in support of enhancing tree diversity, we can pave the way for greener and more resilient cities. \n \nUTD5 was held in October 2024 in Madrid, Spain, where we welcomed 150 participants from 26 countries around the world to help craft a vision for the future of urban forests by sharing innovations from a spectrum of scientific disciplines that seek to secure the health and resilience of our urban trees. The program included 8 keynote speakers, 44 oral communications, 1 round table, 16 poster presentations, and 3 technical visits. \n \nWe truly think that UTD5 provided a valuable platform for sharing knowledge, exchanging ideas, and shaping the future of urban forests and trees to benefit our cities and our communities. We are confident that this vital work will continue at UTD6, and we look forward to meeting you all there again!
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».