Climate Greening London, Rotterdam and Toronto \nA comparative analysis of the governance capacity of adaptation to climate change in urban areas.
Notice bibliographique
Résumé
This research addresses the question what the governance conditions are of the spatial planning policy field to “climate green cities”, that is to adapt cities to climate change by means of green space. The use of green space is a no-regret adaptation strategy, since it not only absorbs rainfall and moderates temperature, but it simultaneously contributes to the sustainable development of urban areas through its many co-benefits. However, green space competes with other short-term socioeconomic interests that require space. As a cross-divisional policy field spatial planning can mediate among these competing demands for land use and as such offers potential for the governance of adaptation. Through their effect on land use and spatial configurations in cities, spatial planning policies can affect resilience to the impacts of climate change. Nevertheless, climate change considerations have not yet had much impact on urban planning. Through an in-depth comparative case study of three frontrunner cities in adaptation planning, Rotterdam, London and Toronto, the governance capacity is analysed for each city. A framework of analysis was developed to analyse the governance capacity, broken down into five sub-capacities: legal, managerial, political, resource and learning capacity. The content analysis of key policy and strategy documents of each city has provided a top-down perspective, while in-depth semi-structured interviews with key actors and stakeholders in each city have provided the bottom-up perspective. This was complemented with a \nhorizontal perspective by comparing the cities in order to distinguish universal patterns. The overall conclusion is that the legal capacity of spatial planning appears to be most important for climate greening cities, while the managerial capacity is seriously hampered by the complexity of urban \ngovernance structures, leading to compartmentalisation and institutional fragmentation as the two key barriers to the governance capacity for climate greening cities. The political capacity is also well developed but not necessarily as a result of spatial planning, while the resource and learning capacity represent most potential for growth. The biggest opportunities for climate greening cities are the establishment of strong links between adaptation and other important societal governance themes, the most obvious one being climate change mitigation, as well as the integration of adaptation considerations into spatial planning processes and standards for sustainable building.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».