La implementación de la infraestructura verde urbana como elemento clave para la adaptación al cambio climático en las ciudades de Filadelfia, México y Montreal. Una mirada hacia América del Norte
Bibliographic record
Abstract
Resumen en español: "A través de una revisión de literatura, este trabajo pretende dar un panorama de los efectos de la infraestructura verde urbana sobre la adaptación al cambio climático. La infraestructura verde urbana puede ser definida como una red de espacios verdes (parques, jardines, azoteas con vegetación, muros con vegetación, etc.) que provee una serie de beneficios, como favorecer la resiliencia de los ecosistemas urbanos y reducir los impactos de las afectaciones ambientales, ya que con la creación de espacios verdes en las ciudades se puede contrarrestar significativamente el efecto de isla de calor provocado por la retención de calor a través del concreto y del asfalto, al igual que disminuir los efectos negativos provocados por gases de efecto invernadero, de los cuales el 70% se generan en las ciudades, promover el re-uso y aprovechamiento del agua, así como la protección de áreas naturales. Estos esfuerzos se dirigen hacia el objetivo de lograr ciudades menos consumidoras de recursos, y reducir la degradación del ambiente. El siguiente ensayo se enfoca en las grandes metrópolis, se proponen tres casos de estudio, en ciudades de América del Norte: Filadelfia, la ciudad de México y Montreal, ya que estas tres ciudades comparten características entre sí; se consideran grandes metrópolis importantes para sus respectivos países, pues poseen una población mayor a los 50,000 habitantes, son de relevancia política, económica y cultural, y en donde se ha implementado Infraestructura Verde Urbana como estrategía para hacer frente a las afectaciones medio ambientales. A través de estos ejemplos se abordan los avances en materia de políticas públicas y estrategías para la adaptación al cambio climático que cada una de estas tres ciudades implementa, y se proporcionan algunas vi recomendaciones para una efectiva implementación de la Infrastructura Verde Urbana. Finalmente, como conclusión se realiza una recapitulación de las principales reflexiones y propuestas generales con el objeto de amparar los esfuerzos hacia la planeación integral de ciudades resilentes ante el cambio climático. "
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".