Designing Biodiverse Cities for Mental Health and Wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
Following the Brundtland Report in the early 1990s, the relationship between biodiversity and human wellbeing became a topic of public debate and scientific research [1]. Nowadays, biodiverse cities can provide ecosystem services as well as mental health and wellbeing. Biodiverse cities have a critical role in delivering services and infrastructure, addressing inequity, and regulating environments that influence human health [2]. Several urban health issues may be handled with adequate planning and resources, resulting in mutual advantages for human and environmental health [2]. However, the health effects of biodiversity loss are becoming more well recognised. Ecosystem functioning is affected by biodiversity changes, and substantial ecosystem disturbances can result in life-sustaining ecosystem goods and services [3]. As a result, initiatives for increasing and conserving biodiversity in cities are required. This research examines case studies of urban green infrastructure, best practices, and policies in the United Kingdom and the United States that enhance human health, well-being, and biodiversity conservation. 1) Naeem, S.; Chazdon, R.; Duffy, J.E.; Prager, C.; Worm, B. Biodiversity and human well-being: an essential link for sustainable development. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 2016, 283, 20162091. 2) Secretariat of the Convention on Biological Diversity Cities and Biodiversity Outlook—Executive Summary; Montreal, 2012; ISBN 9292254375. 3) WHO Biodiversity and Health Available online: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/biodiversity-and-health (accessed on Aug 5, 2021).
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,004 |
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 ».