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Enregistrement W3124505295

EXPLORING THE DIVERSITY AND HEALTH OF URBAN STREET TREES. THE CASE OF THE CITY OF BRAMPTON

2020· article· en· W3124505295 sur OpenAlexfundaboutno aff
Samuel Asirifi

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Development and Cultural Heritage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésDiversity (politics)GeographySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Street trees make a significant component of urban forest and are critical for supporting urban forest functions. Forest researchers and professionals have attributed the increasing decline in the urban forest canopy cover partially to the composition and low diversity of street trees. Limited diversity and composition of street trees have been associated with high susceptibility of urban forest to disturbances such as pests and disease invasions. To increase biodiversity, minimize the loss of urban forest cover, and improve the resilience of the urban forests canopy, it has been suggested that the urban forest species, genera and family composition should be 5-10-30 (Moll, 1989). This threshold enables to cap species, genus and family composition to a maximum of 5%, 10% and 30% of the total tree species population respectively. This study examined diversity and health index of urban street trees in three residential areas developed in 1971, 1991 and 2011 time periods within the City of Brampton. The specific objectives of the study were to: (i) Determine Street tree species diversity by assessing the species composition, richness and evenness (relative abundance) across three residential areas in the city; and (ii) Assess street tree health across different size classes, species and residential areas. The study utilized a 2019 street tree inventory data provided by the City of Brampton, Parks and Forestry Division. Simpson’s diversity index was used to measure the diversity of tree species across selected residential areas. Nonparametric One-Way ANOVA (the Wilcoxon Signed-rank test) and descriptive statistics were used to analyze and evaluate tree size (diameter data in cm) and condition rating (fail, poor, fair, good, very good, and excellent) The results show that street tree composition is more homogeneous than the 5-10-30 rule (Moll, 1989), and that street tree population has low species richness of 1.4%, 2.3% and 2.6% for the 1971, 1991 and 2011 residential areas respectively. Again, the study finds significant differences in the overall tree size across the residential areas, and that significant proportions (84%) of the street tree species are in fair condition. The study recommends that the City develops a medium to long term urban tree management plan to improve urban tree diversity, maintenance and monitoring to enhance urban tree conditions; adopt the use of community-based objective inventory such as Neighbourwoods© to gather more detailed and accurate scientific data to make informed management and monitoring decisions etc.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,230
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,099 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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