GREEN TRAJECTORIES municipal policy trends and strategies for greening in Europe, Canada and United States (1990-2016)
Notice bibliographique
Résumé
This book examines the urban greening policy trajectories of 50 cities in Europe, Canada and the United States over the last 25 years. It identifies the main trends and strategies used and ranks cities along key criteria including the level of rhetoric, focus on health, and equitable access. The book is the result of the first stage of the GreenLULUs study, a 5-year research project examining the relationship between urban greening and social equity funded by the European Research Council and undertaken by the Barcelona Lab for Urban Environmental Justice and Sustainability (BCNUEJ) at the Institute of Environmental Science and Technology of the Autonomous University of Barcelona (ICTA-UAB). Providing a clearer picture of processes like gentrification, the research aims to inform a new direction for urban sustainability, in which social and racial equity are placed at the center of planning to produce green, healthy, and equitable communities. Anguelovski, Isabelle; Argüelles, Lucía; Baró Porras, Francesc; Cole, Helen; Connolly, James J. T.; García-Lamarca, Melissa; Loveless, Stephanie; Pérez-del-Pulgar, Carmen; Shokry, Galia; Trebic, Tatjana; Wood, Erin
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».