Planning, Engagement and Construction of Blue-Green Systems: Creating Connected and multi-beneficial solutions for the Road Right-of-Way in Vancouver
Notice bibliographique
Résumé
In 2019, Vancouver City Council adopted the Rain City Strategy, committing to capture and clean 90% of rainfall that falls within the City, and in doing so, transforming urban watersheds for present and future generations. At the same time, Vancouver is continuing to densify. With increasing density, there is a growing demand for space in the road right-of-way –rainwater management, more and larger servicing utilities, vehicles, transit, bikeways, and wider sidewalks are all competing for spaces. Blue-Green Systems (BGS) are an emerging green infrastructure typology that help the City to meet multiple objectives in the same space. The City and the Park Board are taking steps to actively implement BGSs in the urban area. Showcase projects are bring piloted, such as St. George Rainway, Richard Street BGS and Sunset Park BGS. These pilots are intended to provide benefits on drainage system performance, water quality treatment, combined sewer overflow, climate resilience, biodiversity and equity outcomes, and enhance walking, cycling and recreation opportunities. This presentation will showcase the BGS planning and implementation in Vancouver, explaining the planning process and methodology followed, discussing how the BGSs are optimized to maximize co-benefits, and introducing some of the key trade-offs, such as reduced parking and vehicle access.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».