Impacts of COVID-19 pandemic on urban park visitation: a global analysis
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has resulted in over 33 million confirmed cases and over 1 million deaths globally, as of 1 October 2020. During the lockdown and restrictions placed on public activities and gatherings, green spaces have become one of the only sources of resilience amidst the coronavirus pandemic, in part because of their positive effects on psychological, physical and social cohesion and spiritual wellness. This study analyzes the impacts of COVID-19 and government response policies to the pandemic on park visitation at global, regional and national levels and assesses the importance of parks during this global pandemic. The data we collected primarily from Google's Community Mobility Reports and the Oxford Coronavirus Government Response Tracker. The results for most countries included in the analysis show that park visitation has increased since February 16th, 2020 compared to visitor numbers prior to the COVID-19 pandemic. Restrictions on social gathering, movement, and the closure of workplace and indoor recreational places, are correlated with more visits to parks. Stay-at-home restrictions and government stringency index are negatively associated with park visits at a global scale. Demand from residents for parks and outdoor green spaces has increased since the outbreak began, and highlights the important role and benefits provided by parks, especially urban and community parks, under the COVID-19 pandemic. We provide recommendations for park managers and other decision-makers in terms of park management and planning during health crises, as well as for park design and development. In particular, parks could be utilized during pandemics to increase the physical and mental health and social well-being of individuals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».