Resident-Level Sufficiency of Urban Green Infrastructure Services in Moscow Across District, Quarter, and Grid Representations
Notice bibliographique
Résumé
Large metropolitan green spaces can be described using the total share of land cover types or an ecosystem-services index, but these metrics do not indicate whether vegetation producing the desired services overlaps with people affected by sealing, emissions, heating, surface water runoff, and poor local green space. This paper considers Moscow based on population-oriented ordinally sufficient analysis of the largest urbanized territory. The available data consists of 118 administrative districts, residential quarters, regular grid cells, more than 12 million residents, 841 landscaped objects of green infrastructure, 202.1 km2 of landscaped green infrastructure, 86 nature reserves covering 149.8 km2, and six physical services. Calculation is performed with thresholds and score distributions of sanitary-zone vegetation, stormwater regulation, cooling capacity, cultural green access, residential green provision, and roadside green space. Each block is assessed for adequate land share and adequate resident share such that ecological sufficiency and resident coverage will not be confused. It is concluded that there is little correlation between metropolitan green abundance and resident sufficiency. Regulating services appear to be the largest deficit, with adequate land share rising from 12.0% of district area to 19.2% of grid area, whereas adequate resident share goes up merely from 11.3% to 11.7%. Cultural access and residential provision are better accounted for by quarter level with 48.4% of adequate area and 38.3% of adequate population. Roadside green space shows greatest sensitivity to the grid-level analysis with 37.2% of adequate area and 34.2% of adequate population. Moscow therefore has plenty of green space infrastructure but lacks resident sufficiency due to insufficient overlap of ecological services and human exposure to urban environment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».