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Enregistrement W7115598028 · doi:10.5194/ica-abs-10-332-2025

Seeing through Satellites, Streets and Stories: Assessing Nature-Based Solutions in the Santa Rosa-Silang Watershed, Philippines

2025· article· en· W7115598028 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueAbstracts of the ICA · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensVancouver Community CollegeUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of the Philippines
Mots-clésGovernment (linguistics)Work (physics)Agency (philosophy)Perspective (graphical)Identification (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effectiveness of Nature-Based Solutions (NBS) in rapidly urbanizing cities in the Global South remains underexplored (Puskás et al., 2021;Wolff et al., 2022), particularly in emerging cities where unchecked growth, fragmented governance, and limited institutional capacity exacerbate vulnerability to climate risks and environmental degradation (Adelina et al., 2021;Yasmin et al., 2023).NBS can mitigate flooding, water scarcity and heat island effects, while also providing critical ecological benefits like habitat restoration, pollution reduction, and enhanced biodiversity -when implemented with careful attention to local contexts.Yet, in many Global South contexts effective NBS planning is complicated when external climate finance and expertise overshadows local priorities and, as a consequence, may exacerbate inequalities (Sharma et al., 2016;Escobedo et al., 2019;Eakin et al., 2022;Goodwin et al., 2023).Currently, there is limited understanding of how to effectively align NBS goals across scales and this challenge is most acute within informal settlements (Dovey, 2013;Diep et al., 2022) where traditional planning approaches often fail to address rapid, unregulated growth, urban poverty, and low resources for adaptive capacity (Gulati & Scholtz, 2020;Mabon & Shih, 2021).This research leverages the tools of cartography to advance our understanding of how to align NBS goals across scales in order to more effectively address social and ecological needs.It uses a mixed-methods approach that integrates satellite imagery, street-level observations, and community-generated narratives to visualize and assess the spatial distribution and governance of NBS in the Santa Rosa-Silang watershed, Philippines.In general, the focus is on expressing the socio-ecological dynamics that shape NBS interventions in the Santa Rosa-Silang watershed.In a context where official data is often scarce, outdated, or exclusionary, this method enables the co-production of maps that surface socio-spatial inequalities and centre multiple knowledge systems.By blending remote sensing with qualitative methods, this research offers a spatially grounded methodological approach that maps not only ecological conditions and climate risks but also power, knowledge, and exclusion in the design and implementation of urban NBS.Findings show that NBS projects in ecologically sensitive, flood-prone areas do reduce environmental risks, but their benefits are unevenly distributed.Local governments struggle to scale up NBS initiatives due to limited public land, constrained budgets, and lack of technical expertise.Wealthier, less vulnerable neighbourhoods-such as newly built 'eco-city' developments-benefit from privately implemented NBS embedded in exclusive residential and commercial design, while informal settlements, often located in the most climate-sensitive and flood-prone areas, remain excluded from formal NBS projects despite their heightened vulnerability.Community-driven ecological interventions, though promising, frequently lack the institutional support necessary to sustain them, often exacerbating existing inequalities rather than alleviating them.To develop these findings, the study overcomes the challenges of fragmented data and governance by combining satellite-based geospatial analysis with on-the-ground observations and community-driven data collection.These three modes-satellites, streets, and stories-are complementary and integrative, enabling a cartographic synthesis of ecological patterns and lived experiences.Together, they inform a multi-modal cartographic output: an interactive, web-based exploratory map allowing users to engage with geospatial and narrative data layers, and a composite synthesis map for print and policy use, visualizing the ecological and social dimensions of urban NBS implementation across the watershed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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