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
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».