Do Trees in Halifax Grow on Money?: A Comparison of Urban Tree Canopy Cover and Median Household Income in North End and South End Halifax
Notice bibliographique
Résumé
Trees in the city provide numerous ecological, health, and social benefits to urban residents. Studies from large North American cities have confirmed a spatial pattern that higher urban forest tree canopy positively correlates with higher levels of affluence. The just distribution of trees will become increasingly important for urban planners and foresters as there is a national trend towards living in cities. This research report investigates the equity of distribution of urban tree canopy cover in two neighbourhoods on the peninsula of Halifax, Nova Scotia. High spatial resolution land cover data from 2007 and 2006 Statistics Canada census data was used to create maps and tables to answer the research question. The socio-economic indicators of median household income and population density are represented based on census tract dissemination areas from the 2006 Statistics Canada long survey. Preliminary results indicate lower median household income and higher population density in the chosen study area of North End Halifax compared to higher median household income and lower population density in the chosen study area of South End Halifax. Tree canopy cover density is slightly lower in North End Halifax (5.3%) than in South End Halifax (7.6%). These preliminary results coincide with findings of other researchers that higher household income and lower population density at the neighbourhood level may result in increased urban forest canopy. However, further research and more reliant tree canopy cover data is needed to determine the accuracy of these findings.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».