Characterization and Justification of Trees on an Inner-City Golf Course in Halifax, Canada: An Investigation into the Ecological Integrity of Institutional Greenspace
Notice bibliographique
Résumé
Institutional greenspaces such as golf courses, cemeteries, military bases, hospitals, and university campuses are not generally revered for their ecological integrity. The existence of golf courses in particular has been heavily debated due to widespread perceptions of these spaces as environmentally degrading. Though much of the total area of golf courses is occupied by heavily manicured lawns, Canadian golf courses tend to be well treed and thus show significant potential to enhance forest coverage and contribute to the conservation of native tree species when established on previously unforested land. To explore this potential, a tree inventory was carried out on an inner-city golf course in Halifax, Nova Scotia, and findings compared to an earlier inventory of more naturalized (i.e., ingrowth) forest areas in the same city. Based in the Acadian Forest Region, this case study used the characteristics of a healthy and mature Acadian Forest as a model for ecological integrity. It was found that both the golf course and the ingrowth populations were largely representative of a mixedwood Acadian forest. Likewise, both populations were in a similar stage of regeneration and exhibited similar stresses. These results suggest that if improved forest management approaches are employed, golf courses will effectively strengthen the ecological integrity of urban forests. This is an especially important finding in the climate change era when tree populations are likely to be subjected to new environmental stressors which may be alleviated via the human intervention that is available on managed lands such as institutional greenspaces.
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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 | 0,000 |
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 ».