Managing Tree Diversity: A Comparison of Suburban Development in Two Canadian Cities
Notice bibliographique
Résumé
Is (sub)urban forest diversity shaped by previous land use? This study was designed to quantitatively assess the impacts of subdivision development on urban tree-species composition in two Canadian cities: Halifax, Nova Scotia, and London, Ontario. The main goal was to determine whether cities with contrasting pre-urbanized or pre-settlement landscapes—woodlands in Halifax and agricultural fields in London—also revealed differences in urban tree diversity losses and/or gains due to urbanization. In each city, four residential neighbourhoods representing two age categories, older and newer (40–50 years, <15 years), were examined and trees on three land types were sampled: public (street), private (residential), and remnant (woodland). All public street trees within the chosen neighbourhoods were inventoried and approximately 10% of the residential property lots were sampled randomly. Plots were examined in remnant forests in or near each city, representing the original forest habitats prior to agricultural and/or urban landscape transformations. Diameter at breast height, species richness and evenness, and proportions of native and non-native trees were measured. In both cities, streetscapes in newer neighbourhoods exhibit greater species richness and evenness, and are characterized by substantially more native trees. Despite this trend, developers and home owners continue to intensively plant non-native species on newer and smaller property lots. Older neighbourhoods in Halifax containing remnant forest stands hold the greatest number of native trees on private property, alluding to the importance of residual forest buffers and patches in promoting naturalness in the private urban forest. These results suggest that identifying and quantifying flows of species between green spaces during and after development is valuable in order to effectively promote native species establishment and enhance overall urban forest diversity.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».