Street Tree Density and Distribution: An International Analysis of Five Capital Cities
Notice bibliographique
Résumé
Municipal leaders around the world are demonstrating significant interest in urban greening to realize a range of socioecological benefits. The urban greening toolkit often includes street trees, an essential component of urban design informed by historic legacies of both human and environmental factors. To date, there has been little comparative analysis of street tree density and distribution across international and intercontinental settings, and associated research has not been situated within the broader discussion of historical legacies. This study focuses on five capital cities (Ottawa, Stockholm, Buenos Aires, Paris, and Washington, DC) situated in two climate zones and it addresses two research questions: (1) What are the density and distribution of street trees across a given city and its street hierarchy? and (2) How do these metrics compare within and between cities by climate zone? The analysis draws upon up-to-date datasets from local authorities and includes geospatial analysis of street trees across hierarchical street classes within the central zones of each city. The results show clear differences in street tree density in cities within and between climate zones as well as differences in street tree distribution in cities within the same climate zone. Substantial differences within climate zones further suggest that cultural factors—including but not limited to urban form, aesthetic norms, and governance regimes—may play a pivotal role in the distribution and density of street trees. This illustrates the importance of place-specific cultural and environmental legacies as determinants of street tree density and distribution and supports further comparative research on the topic.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».