Tree cover and species composition effects on academic performance of primary school students
Notice bibliographique
Résumé
Human exposure to green space and vegetation is widely recognized to result in physical and mental health benefits; however, to date, the specific effects of tree cover, diversity, and species composition on student academic performance have not been investigated. We compiled standardized performance scores in Grades 3 and 6 for the collective student body in 387 schools across the Toronto District School Board (TDSB), and examined variation in relation to tree cover, tree diversity, and tree species composition based on comprehensive inventories of trees on school properties combined with aerial-photo-based assessments of tree cover. Analyses accounted for variation due to socioeconomic factors using the learning opportunity index (LOI), a regional composite index of external challenges to learning that incorporates income and other factors, such as students with English as a second language. As expected, LOI had the greatest influence on student academic performance; however, the proportion of tree cover, as distinct from other types of "green space" such as grass, was found to be a significant positive predictor of student performance, accounting for 13% of the variance explained in a statistical model predicting mean student performance assessments. The effects of tree cover and species composition were most pronounced in schools that showed the highest level of external challenges, suggesting the importance of urban forestry investments in these schools.
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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 | 0,001 |
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 ».