Beyond burial: researching and managing cemeteries as urban green spaces, with examples from Canada
Notice bibliographique
Résumé
Cemeteries existing within cities are often omitted from the “green space” narrative despite their high levels of vegetation. Given the relatively small areas of green space in many cities, it is important to appropriately manage these landscapes to ensure that residents can access green spaces and enjoy the many benefits they offer. The purpose of our paper is to demonstrate that cemeteries should be managed and researched as urban green spaces that provide ecosystem services. We compared and contrasted cemeteries with urban parks and used their similarities and differences, as well as a review of existing cemetery and other green-space literature, to discuss how cemeteries can provide a wide variety of ecosystem services. We found that cemeteries and parks both have high levels of vegetation, similar perceived safety issues, and some common rules and regulations, while differing in their consideration as public spaces, effect on real-estate values, historical–cultural value, and funding and management goals. Despite the differences, we believe that the vegetation (particularly trees), monuments, other infrastructure, and atmosphere within cemeteries make them well-suited to providing ecosystem services such as recreation, human health and restoration, stormwater management, microclimate regulation, aesthetics, and so on. Cemeteries can also potentially provide ecosystem “disservices” such as allergens, invasive/dangerous/poisonous species, and the degradation of groundwater quality. However, we believe that the potential for ecosystem services far outweighs the potential for ecosystem disservices in urban cemeteries, and as such we believe they should be studied and managed as green spaces with functions beyond those of interment and mourning. Given the general superiority of trees over other vegetation in providing a diversity of ecosystem services, we urge cemetery managers to consider options for increases and improvements in cemetery tree populations.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».