Resident Knowledge and Support for Private Tree By-Laws in the Greater Toronto Area
Notice bibliographique
Résumé
Urban municipalities across North America are developing policies to protect and manage not only public trees but also the numerous trees located on private property. One approach is the creation of private tree by-laws or ordinances that regulate tree removal on all private property through a permitting process. These regulations can successfully protect the private urban forest, particularly larger trees, but their success is dependent on landowners’ willingness to comply given the difficulties of enforcement. This study examines residents’ awareness and support for private tree by-laws in three cities in the Greater Toronto Area (Ontario, Canada) through a written survey that targeted neighborhoods with high tree canopy—places most likely to have trees regulated under the private tree by-laws. Basic awareness about by-laws varied across the five study neighborhoods, and support for specific components of the by-law, including size and number of trees regulated, tree replacement requirements, and permit fees was also mixed. While a larger number of survey respondents felt that their city should not regulate trees on private land than had supported the current by-law, this was still not a majority of responses. Participants with more trees on their property or who had planted trees were significantly more supportive of the regulations, while several socio-demographic characteristics were also significantly related to level of support for the by-laws. The management implications of these results are discussed.
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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 | 0,000 |
| 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 ».