A spatio-temporal analysis of the relationship between housing renovation, socioeconomic status, and urban forest ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Urban forest ecosystems are increasingly recognized as necessary components of a city's overall sustainability. The number of municipal governments planning and implementing urban forest management programs is rising, as the benefits of urban forest ecosystems are becoming common knowledge. However, the urban forest is an exceedingly complex and vulnerable social–ecological system that presents a wide array of management challenges. One area of concern that is understudied and worthy of investigation is the effects of housing renovation activities and neighborhood revitalization on the urban forest. The purpose of this study is to investigate the possibility of renovation activity as a significant source of disturbance in urban forest ecosystems. We conducted ordinary least squares regression and geographically weighted regression analyses using canopy cover, building permit data, and socioeconomic variables in Toronto, Canada. We then conducted a parcel-level assessment of tree mortality using ortho-imagery from 2003 and 2014 and government open data describing 16 years of renovation activity. Findings suggest that renovation activity, as indicated by building permit abundance, is a possible cause of tree mortality and subsequently a source of urban forest disturbance. Our findings also suggest that the relationship between renovation activity and canopy cover is highly complex, and is likely influenced by residential tree planting rates, land use mix, and different trajectories of urban change.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».