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Enregistrement W2995287168 · doi:10.25904/1912/2891

Is There a Better Approach to Providing Urban Greenspace?

2019· dissertation· en· W2995287168 sur OpenAlexfundaboutno aff
Christine M Boulton

Notice bibliographique

RevueGriffith Research Online (Griffith University, Queensland, Australia) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Education and TrainingSimon Fraser UniversityGriffith UniversityAustralian Government
Mots-clésEnvironmental planningDilemmaGovernment (linguistics)Corporate governanceUrban planningLocal governmentBusinessGeographyEnvironmental resource managementPolitical sciencePublic administrationEngineeringCivil engineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers have found that greenspace provision (e.g. parkland) is vitally important for meeting the social, economic and environmental needs of urban populations globally. The international literature on park provision identifies many factors that influence a municipality’s ability to provide adequate parkland including political agendas, governance tools and resources. While the demands for greenspace in cities are well documented and understood amongst scholars, there is an apparent gap in scholars’ appreciation of the factors that impact supply. This thesis critically examines the challenges for cities in providing adequate greenspace to support urban populations, with a focus on local government. There is a growing recognition that parks cannot meet all residents’ needs so other types of urban greenspaces are increasingly required for this purpose. This is a dilemma for municipal greenspace planners globally. Many cities, in the face of competing economic, social and environmental demands, continue to experience a widening gap between planned and actual provision of parks. This research aims to address an important question: Is there a better approach to providing urban greenspace? Three inter-related sub-questions that help unpack this enquiry are therefore (i) What are the factors that shape urban greenspace provision and how do they operate in different contexts? (ii) What are the current (traditional and emerging) approaches to providing municipal greenspace? And (iii) are the current approaches used to provide urban greenspace effective? With rapid urban growth and land use intensification set to continue and competing demand on municipal local government budgets increasing globally, now is a critical time to evaluate the effectiveness of the current approach to planning municipal greenspace in cities. This research mobilises findings from the literature, and two case studies on municipal greenspace provision from Australia and Canada, to identify and develop improved approaches for urban greenspace provision. Analysis reveals an increasing tension for local government between clinging to traditional planning standards for open space provision, and responding to escalating expectations from business and residents alike. Leadership and more flexible approaches to providing greenspace are essential to facilitate closing the gap between the limited resources available, affordability and sustainability, and the increasing demands for urban greenspace to deliver social, environmental and economic outcomes and benefits. This thesis offers insights from grounded research to help inform future urban policy and research directions for urban greenspace planning approaches and practice. It makes an original contribution to existing knowledge of urban greenspace provision and the methods applied to urban greenspace research. Crucially, it presents the challenges faced by local government managers and planners with supplying urban greenspace, and from an insider’s perspective.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0090,030
Communication savante0,0220,039
Science ouverte0,0040,015
Intégrité de la recherche0,0090,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,006

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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