Evaluating the Progress of Municipal Natural Asset Management through Monitoring & Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Contemporary environmental and land-use planning in many Canadian municipalities is challenged with two key problems that have grown with increasing urban development: 1) natural ecosystems decline and 2) grey infrastructure service failure. The 2020 Living Planet Report Canada highlighted the continuing decline of many natural ecosystems in remote areas and near to sprawling Canadian cities. These risks are heightened, with the possibility of climate change-driven extreme weather resulting in grey infrastructure failure. A possible approach for slowing or reversing these concerns is the use of ecosystem services provided in the form nature-based solutions (NBS). An emerging NBS practice is the implementation of Natural Asset Management (NAM). NAM is being applied by municipalities, insufficient monitoring is causing a lack of evidence that would be required to demonstrate NAM’s ability to counter ecosystem decline and grey infrastructure service loss. \nWe applied a standardized evaluation framework to assess NAM progress in six case-study municipalities in Canada. Data were collected with extensive review of municipal documents (e.g., Official Plan changes, Council meeting notes, budget allocations) and interviews with key municipal decision-makers. Data analysis was performed through thematic coding. The analysis reveals that while many municipalities are increasing their awareness and capacity for NAM implementation, large barriers to progress remain including limited enabling policies and lack of effective municipal governance. Especially changes in government and administrative organization tend to undermine the required long-term efforts in support of NAM. Municipalities must overcome these barriers to allow further progress towards restoration and conservation of natural assets that would improve the state of urban natural ecosystems and urban service delivery. An increasingly engaged public might provide pressure on municipalities to enhance permanence of NAM efforts and require accountability for NAM 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 | 0,081 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».