[Research progress on relationship between urban greenspace distribution and the socioeconomic characteristics of residents].
Notice bibliographique
Résumé
Urban greenspace, which serves as a place for residents to connect with nature and relax, provides important ecosystem services. Access to greenspace is often related to the socio-economic characteristics of residents, which received a lot attention from researchers and practitioners. Previous studies have mostly focused on single city to analyze the spatial relationship between greenspace distribution and residents' characteristics. We conducted a meta-analysis with global studies. The objectives were to classify findings from different cases and investigate the impacts from the location of research area, indicator and analytical method, and summarized major factors influen-cing the relationship between greenspace distribution and residents' characteristics. The results showed that more than half of the cases (58.2%) found that the socially advantaged population benefited more from greenspace. About a quarter cases (25.4%) revealed the opposite, that was, the disadvantaged population benefited more from greenspace. The remaining case studies (16.4%) did not find significant correlation between them. The studies reviewed here were diverse in terms of scale, indicator selection, and analytical method. Overall, we found no connection between finding and the choice of scale/indicator/analytical method. The reviewed case studies were mostly conducted in cities of western countries, which differed in their development trajectories and urban characteristics from cities in China. To understand association between urban greenspace and residents' characteristics in China, we urged to carry out more local studies, which would potentially provide scientific evidence for building sustainable cities during rapid urbanization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».