Climate change vulnerability assessment of the urban forest in three Canadian cities
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is a likely addition to the unpredictable challenges urban communities will face. Enhancing urban forests has gained prominence as a climate adaptation tool in cities. The fact that urban forests are also vulnerable is now starting to emerge. Many urban forest management professionals do not know how to take climate change into account and what aspects of urban forest vulnerability to climate change to prioritize.<br>Bringing climate change to the forefront of the decision-making process in urban forest management, and urban forests to the forefront of urban climate issues, is important to urban forest success. This paper presents an exploratory assessment of vulnerability to climate change in the Canadian urban forests of Halifax, London, and Saskatoon.<br>The objectives of the assessment were to:<br>1) identify the elements of urban forest exposure and sensitivity to climate change, the nature of the expected impact, and the adaptive capacities that exist in these three urban forests.<br>2) assess which of these elements contributes more to urban forest vulnerability to climate change.<br>3) elicit adaptive strategies based on this information. The method used was participatory and expert-based and allowed for a systematic evaluation of vulnerability. Exposures related to drought, heat stress, and wind, susceptibility of urban trees to insects and diseases, and the sensitivity of young trees and tree species with specific temperature and moisture requirements, are the main concerns regarding the vulnerability of urban forests to climate change in these three cities.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».