Drawing Down Toronto: Examining the Potentiality and Systemic Interactions of 90 Measures to Achieve Municipal Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
This research project examines the potential for Project Drawdown's climate solutions framework to inform and expand the City of Toronto's strategies for achieving its ambitious goal of net zero emissions by 2040. Through a systematic analysis of over 90 Drawdown solutions, this case study research identifies high-impact measures not currently addressed in Toronto's TransformTO climate action plan. The study collects data on each solution's scientific basis, implementation status locally, and feasibility within Toronto's geographic, economic, and political context during 2021-2022. Solutions are evaluated and prioritized based on their capacity to significantly reduce Toronto's emissions by 2040, considering costs, benefits, and barriers. The literature review synthesizes current academic research on sustainability, innovation, and systemic transformation. These concepts inform strategies for holistic and participatory climate action that go beyond technological solutions. Proposals are developed for social, systemic, and regenerative innovations that can accelerate Toronto's transition. The research finds that solutions including high-speed rail, methane management, offshore wind, plant-based diets, and alternative refrigerants are overlooked opportunities for Toronto to fulfil its climate commitments. A multi-pronged approach addressing these gaps through technical and social innovations, public engagement, policy reform and systems thinking is recommended. The study aims to derive tailored, evidence-based strategies to expand Toronto's climate action plan, incorporating Drawdown solutions for a comprehensive roadmap to equitable net zero emissions. This case study provides a model for contextualizing global climate solutions to local sustainability goals.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».