Is Evidence-Based Conservation Applied in Urban Forestry? A Case Study from Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Evidence-based conservation seeks to incorporate sound scientific information into environmental decision making. The application of this concept in urban forest management has tremendous potential, but to date has been little applied, largely because existing scientific studies emphasize the importance of urban forests in large-scale ecological and anthropogenic processes, but in practice, scientific evidence is ostensibly incorporated into North American urban forest management only when deciding the fate of individual trees. Even under these disjunctive conditions, the degree to which evidence influences tree-level decisions remains debatable. In analyzing preliminary data from a case study from Toronto, Canada, we sought to test if and how scientific evidence factored into the decision to remove or preserve 53 trees, located in close proximity to a provincially significant area of natural and scientific interest (ANSI). We found that by far the strongest tree-level correlate of the recommendation to remove or preserve trees was whether or not an individual tree was in conflict with proposed development. In comparison, species identity, tree condition, and suitability for conservation were statistically unrelated to the final recommendation. Our findings provide the basis to expand our analysis to multiple case studies across Canada, and internationally. Furthermore, when interpreted with available research and policy, our preliminary (and future) analysis highlights clear opportunities where scientific evidence can and should be readily incorporated into urban forestry management and policy.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».