Governing for Diversity: An Exploration of Practitioners' Urban Forest Preferences and Implications for Equitable Governance
Notice bibliographique
Résumé
Urban forests are increasingly acknowledged as sources of multiple benefits and central to climate resilience and human wellbeing. Given these diverse and significant benefits, it is important to govern urban forests so as to ensure that all residents have equitable access and enjoyment. Understanding urban forest preferences, and including them in planning and management, is a key aspect of informed and contextually-relevant urban forest governance. Although many studies have examined public urban forest preferences, we lack an understanding of the preferences of a key stakeholder: urban foresters. This study presents the results of semi-structured interviews with 22 urban forestry and allied green practitioners focused on preferred and least-preferred aspects of the urban forest. Participants expressed their preferred urban forest characteristics according to four themes: administration, spatial attributes, naturalness, and social benefits. Least-preferred characteristics were expressed under the themes of administration and degradation. Results suggest that practitioners employ a systems-level lens when discussing urban forest preferences, in contrast to the general public. However, they also draw on personal experience when constructing their preferences, particularly in relation to naturalness and spatial diversity. These results highlight the importance of recognitional green equity and mosaic governance in urban forestry, to facilitate a just balance amongst the diverse preferences of urban forest stakeholders.
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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 | 0,002 |
| 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 ».