Pursuing Equitable Urban Tree Canopy Coverage in Vancouver, WA
Notice bibliographique
Résumé
The City of Vancouver has received a recent assessment of urban tree canopy, completed in October 2021 with data from 2019 and 2020. Through regularly and thoroughly assessing tree canopy, the City of Vancouver’s Urban Forestry program can identify spaces for improvement, with equitable tree canopy coverage throughout the city as a primary goal. The benefits of a robust tree canopy range from regulatory infrastructure, like storm water management and heat mitigation, to proven psychological benefits associated with access to greenery. The data provided by the most recent tree canopy report informs where the program targets efforts and resources. Historically, Urban Forestry has focused outreach efforts on the neighborhood level. With this new project and data, the program can assess tree canopy on many scales, including the smallest geographic scales possible--census tracts and blocks. Used by the U.S. Census Bureau to track populations, these units are invaluable indicators of environmental justice, as they are directly linked with demographic and socioeconomic data. The program is utilizing resources like the Washington Environmental Health Disparities map and Tree Equity Score information in tandem with this new tree canopy assessment to concentrate new canopy growth on traditionally overburdened communities with disproportionately low canopy coverage. The recent Tree Canopy Assessment findings show current tree cover in the city of Vancouver rests at 19%, up from 16% in 2011 (this increase in canopy includes newly annexed areas), and 32% of the city remains possible planting area. Urban Forestry maintains a goal of reaching 28% urban tree cover by 2030. With 74% of possible planting area in Vancouver located on private property, Urban Forestry is concerned with removing barriers to planting, maintenance, and preservation to make tree stewardship feasible and accessible to all residents. The ambitious goal of 28% tree cover by 2030 must be a joint effort between the city, partnered organizations, and residents.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».