Horticulture as Therapy in Toronto: Unearthing Healing and Wellness in a Post-Industrial Setting
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores how community service providers in Toronto are using Horticultural therapy to engage with local ecological landscape to support client rehabilitation and wellness.A qualitative Deep Ecology theoretical framework through an inductive, revised, grounded theory research methodology was used.This research hopes to further the understanding of how community program service providers could facilitate therapeutic processes through engaging with ecology in Toronto's urban landscape.This study strived to deepen understanding of benefits in the use of land and environment for community and therapeutic programming in an urban setting.Data was collected through semi-structured, interviews with six service providers who are facilitators or developers of wellness programs which offer forms of horticulture for therapeutic benefits.Subsequent questions inquired how service providers see urban issues as intersecting into their work in the metropolitan context of Toronto.Providers expressed how their work in urban environments enables, in their words, the creation of natural oases.Adaptability is a strong theme evident in the year-round horticultural programming available in Toronto's temperate climate.An all-encompassing age range (0-95) of Torontonians is serviced through local HT.A significant diversity of populations was found to access needs-specific horticultural programs.Connectedness appeared as a strong guiding principle in local horticultural wellness programming.Varied critical perspectives were offered by the professionals on the distancing or entrenchment into the naming of their programs as a 'therapy'.Food production in horticulture and its power of bringing people and cultures together in Toronto's metropolitan environment emerged as a theme.The use of natural waterways is a strong practice in Toronto's landscape for counselling of trauma, grief, death and life-changing experiences.Implications for broader social work practice, theory, and research are discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».